29.09.2026 aktualisiert
100 % verfügbar
Data Engineer | Microsoft Fabric | Power BI | Cloud-Datenintegration
Ulm, Deutschland
Nur Remote
Bachelor of Science in Computational Science and EngineeringÜber mich
Data Engineer mit Fokus auf moderne Cloud-Datenplattformen. Ich konzipiere skalierbare und nachhaltige Datenlösungen im Microsoft-Ökosystem und verbinde dabei Data Engineering, Architektur, Qualität und Governance mit den Anforderungen des Business.
Skills
Delta LakeAzure DevOpsData AnalysisData ArchitectureData IntegrationData TransformationDatenbeschaffungData WarehousingGitHubPythonMachine LearningScrumMicrosoft Power BIDataOpsSQL
Mein Schwerpunkt liegt auf der Konzeption und Umsetzung moderner, skalierbarer Datenplattformen, von der Datenintegration und Transformation bis zur Bereitstellung für Analytics und Reporting.
Microsoft Fabric & Data Architecture
Umfassende Erfahrung mit Microsoft Fabric und dem Aufbau von End-to-End-Datenplattformen. Dazu gehören Lakehouse- und Warehouse-Architekturen, OneLake, Delta Lake, Fabric Notebooks, Data Pipelines sowie Medallion-Architekturen mit Bronze-, Silver- und Gold-Layern. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf metadata-driven Architekturen und wiederverwendbaren Ingestion- und Transformationsprozessen.
Data Engineering
Entwicklung von ETL-/ELT-Prozessen mit Python, PySpark, Spark SQL und SQL. Erfahrung mit Datenbereinigung und -transformation, Delta Tables, MERGE-/Upsert-Logiken, Incremental Loading, Schema Validation und der Verarbeitung strukturierter sowie semi-strukturierter Daten.
Data Science & Machine Learning
Erfahrung in der Analyse und Aufbereitung großer Datenbestände sowie der Entwicklung und Evaluierung analytischer und Machine-Learning-Modelle. Kenntnisse in Python, Pandas, NumPy und Scikit-learn sowie in Datenexploration, Feature Engineering, statistischer Analyse, Predictive Modeling und Modellvergleich. Praktische Erfahrung mit datengetriebenen Ansätzen zur Vorhersage und frühzeitigen Erkennung von Qualitätsproblemen.
Microsoft Azure
Erfahrung mit Azure Data Lake Storage Gen2, Azure SQL, Azure Key Vault, Microsoft Entra ID, Service Principals, Azure Functions sowie der sicheren Integration verschiedener Cloud-Dienste und Datenquellen.
Databricks & Spark
Kenntnisse in Azure Databricks, Apache Spark, PySpark, Spark SQL, Delta Lake sowie modernen Lakehouse- und Medallion-Architekturen.
Data Governance & Collibra
Kenntnisse in Data Governance, Collibra, Metadata Management, Data Catalog, Data Lineage, Data Ownership und Data Quality. Fokus auf nachvollziehbare Datenflüsse und eine klare Verbindung zwischen technischen und fachlichen Metadaten.
Data Quality & Monitoring
Konzeption von Data-Quality-Prüfungen sowie Logging- und Monitoring-Strukturen für produktive Datenplattformen. Dazu gehören Schema-, Null-, Duplicate- und fachliche Validierungen sowie die Nachvollziehbarkeit von Pipeline- und Verarbeitungsläufen.
Power BI & Analytics
Erfahrung mit Power BI, Datenmodellierung, semantischen Modellen und der Bereitstellung aufbereiteter Daten für Reporting und Analytics.
API & Integration
Integration externer Systeme über REST- und GraphQL-APIs einschließlich Authentifizierung, Pagination und Rate-Limit-Handling.
DevOps
Git, Azure DevOps, CI/CD-Konzepte sowie DEV-/TEST-/PROD-Strukturen für eine kontrollierte Entwicklung und Bereitstellung von Datenlösungen.
Erfahrung
Berufserfahrung0 - 5 Jahre
Freelancer seit2026
Sprachen
DeutschverhandlungssicherEnglischverhandlungssicherFranzösischMuttersprache
Projekthistorie
Konzeption und Aufbau von Datenpipelines und Lakehouse-Strukturen in Microsoft Fabric nach dem Medallion-Prinzip (Bronze/Silver/Gold). Entwicklung von PySpark-Notebooks fuer Extraktion, Transformation und Bereinigung multi-strukturierter Datenbestaende. Umsetzung von Upsert-/MERGE-Logiken auf Delta-Tabellen zur inkrementellen Datenverarbeitung. Integration externer Systeme und Partnerdaten inkl. Pagination- und Rate-Limit-Handling. Entwicklung einer GraphQL-API zur sicheren Bereitstellung von Fabric-Data-Warehouse-Daten. Sichere Verwaltung von Zugangsdaten und Secrets ueber Azure Key Vault. Entwicklung und Pflege von Power BI Dashboards und semantischen Datenmodellen fuer das Management. Sicherstellung von Datenqualitaet, Performance und Wartbarkeit der Datenplattform.
Entwurf, Aufbau und Pflege von Daten-Pipelines (ETL-Prozess). Analyse und Aufbereitung multi-strukturierter Datenbestaende. Unterstuetzung bei der Analyse und Interpretation grosser Datenmengen. Entwicklung von einfachen analytischen Modellen zur Unterstuetzung von Geschaeftsentscheidungen. Mitarbeit in Projekten zur Datenqualitaetsverbesserung.
Vergleich von Machine-Learning-Modellen basierend auf Felddaten. Schwerpunkte: Data Driven Warranty Decisions und Data Driven Field Quality Monitoring sowie Early Warning.