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Himalayas · Partner listing

Senior Data Engineer* Microsoft Fabric

inovex GmbH

⌖ WorldwideSalary not providedRemoteNot specified · Full-time

Source: Himalayas ↗

Location & working arrangement

Working arrangement is supplied by the provider. Check the original advert for attendance and travel requirements.

Provider location / applicant eligibility: Worldwide

About the role

Was du bei uns bewegen kannst Skalierbare Datenfundamente schaffen: In cross-funktionalen Projektteams arbeitest du für Kunden verschiedener Branchen. Ihr brecht Daten-Silos auf, baut solide Infrastrukturen und schafft damit die technische Basis für datengetriebene Services und nachhaltigen KI-Einsatz. Beratung auf Augenhöhe: Dein Job beginnt vor dem Code. Du begleitest deine Kunden partnerschaftlich von der ersten Idee über die technische Machbarkeitsanalyse bis zur Umsetzung. Plattform-Evolution & Cloud-Migration: Beim Aufbau und der Weiterentwicklung moderner Datenplattformen übernimmst du die architektonische Verantwortung. Gewachsene On-Premises-Architekturen und klassische Data Warehouses migrierst du strukturiert in die flexible, cloudbasierte Umgebung von Microsoft Fabric. End-to-End Engineering & Lakehouse-Architektur: Mit Fabric Data Factory, OneLake und Notebooks implementierst du hocheffiziente ETL-/ELT-Pipelines und strukturierst Lakehouses nach Medaillon-Paradigmen. Es ist dein Anspruch, höchste Standards bei Datensicherheit und Governance sicherzustellen. Wissen teilen & gemeinsam wachsen: Als erfahrene:r Sparringspartner:in schaffst du ein Umfeld, in dem sich jüngere Kolleg:innen optimal entwickeln können. Du begleitest sie durch wertschätzendes Mentoring und gestaltest unseren technologischen Footprint im Bereich Microsoft Fabric aktiv mit. Requirements Wer gut zu uns passen würde Expertise im Data Engineering: Du hast ein abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder in einem vergleichbaren Studienfach und mehrere Jahre Berufserfahrung im Data Engineering. Fundiertes Know-how in Fabric/Azure: Deinen technologischen Schwerpunkt hast du bewusst im Fabric- und Azure-Ökosystem gesetzt, um Daten nahtlos für Analytics und KI bereitzustellen. Insbesondere im Umgang mit Lakehouses, Dataflows, Data Pipelines, Azure Synapse Analytics, Data Factory, OneLake und Delta Lake bist du routiniert. Clean Code & Tooling-Effizienz: Mithilfe deiner Expertise in Python (insb. PySpark) und T-SQL entwickelst du performante, produktive Daten-Pipelines. CodeAI und KI-gestützte Tools nutzt du dabei souverän im Alltag – sei es zur Code-Generierung, für Reviews oder zur Automatisierung deiner Workflows. Architektur-Erfahrung & Cloud-Migration: Du konzipierst größere Datenarchitekturen in der Cloud mit sicherem Blick fürs Ganze. Es reizt dich, klassische On-Premises-Systeme strukturiert abzulösen und in moderne Cloud-Infrastrukturen zu überführen. Sprachkompetenz: Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1) sowie gute Englischkenntnisse runden dein Profil ab. Originally posted on Himalayas

Skills mentioned in the listing

PythonSQLAzureETLData engineering

Recognised skills are extracted from the supplied description using canonical names and aliases. They are mentions, not verified essential requirements. Check the source advert for the employer’s full requirements and location restrictions.

Why these skills appear

Python · mentioned
t du routiniert. Clean Code & Tooling-Effizienz: Mithilfe deiner Expertise in Python (insb. PySpark) und T-SQL entwickelst du performante, produktive Daten-Pipelines. CodeAI und KI-gestützte Tools nutzt du dabei souver

SQL · mentioned
& Tooling-Effizienz: Mithilfe deiner Expertise in Python (insb. PySpark) und T-SQL entwickelst du performante, produktive Daten-Pipelines. CodeAI und KI-gestützte Tools nutzt du dabei souverän im Alltag – sei es zur Cod

Azure · mentioned
rere Jahre Berufserfahrung im Data Engineering. Fundiertes Know-how in Fabric/Azure: Deinen technologischen Schwerpunkt hast du bewusst im Fabric- und Azure-Ökosystem gesetzt, um Daten nahtlos für Analytics und KI bere

ETL · mentioned
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Data engineering · mentioned
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