Unser Kunde ist ein traditionsreiches Familienunternehmen, das seit über 150 Jahren innovative Geschäftsmodelle in den Bereichen Logistik, Digital, Real Estate und Ventures vorantreibt. Mit mehr als 22.000 Mitarbeitenden an rund 136 Standorten in 14 Ländern zeichnet sich das Unternehmen durch eine einzigartige Unternehmenskultur aus, die familiäre Werte und ein respektvolles Miteinander fördert. In dieser spannenden Position als Fullstack Fabric Engineer (m/w/d) sind Sie Teil des Teams Data & AI und arbeiten am Standort Düsseldorf. Ihre Hauptaufgaben umfassen die Entwicklung und den Betrieb moderner Data Pipelines mit Microsoft Fabric sowie Azure-Komponenten. Sie sind verantwortlich für den Aufbau und die Pflege semantischer Modelle und Dashboards in Power BI, einschließlich der Anwendung von DAX, Measures, Dataflows und Data Sets. Zudem setzen Sie eine ganzheitliche Medaillon-Architektur um und stellen in enger Zusammenarbeit mit dem Data Governance Team die Datenqualität, Governance und Compliance sicher. Durch Ihre aktive Mitwirkung an der Weiterentwicklung der Data Platform-Strategie auf Fabric sowie die enge Kooperation mit Data Scientists, Analysts und Product Ownern tragen Sie zur Umsetzung datengetriebener Use Cases bei. Darüber hinaus unterstützen Sie die Automatisierung und Skalierung der Datenverarbeitung und teilen Ihr Wissen durch Code Reviews und interne Schulungen. Diese Rolle bietet Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln.
Fullstack Fabric Engineer (m/w/d)
Beschreibung
Anforderungen
Der ideale Kandidat besitzt ein abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Statistik oder eine vergleichbare Qualifikation. Zudem bringen Sie mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering oder BI Engineering mit, idealerweise mit einem Fokus auf Azure und den Microsoft BI Stack. Fundierte Kenntnisse in Microsoft Fabric und Power BI sind unerlässlich, ebenso wie sehr gute Programmierkenntnisse in SQL und Python, die für Notebooks und Data Science-Anwendungen genutzt werden. Erfahrung in Datenmodellierung, ETL/ELT-Prozessen sowie in der Performanceoptimierung sind ebenfalls erforderlich. Kenntnisse in Infrastrukturautomatisierung, wie Azure DevOps, Git oder Terraform, sind von Vorteil. Darüber hinaus überzeugen Sie durch analytisches Denkvermögen, eine strukturierte Arbeitsweise und ausgeprägte Kommunikationsstärke, auch im Austausch mit nicht-technischen Stakeholdern. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden Ihr Profil ab.