Data Analyst für Informationssicherheit – Power BI, MS Fabric, Python & PySpark_#3456
Deloitte Consulting GmbH
Ansprechpartner: S. B.
Frankfurt am Main, Deutschland
Verkehr und LogistikData AnalysisBusiness IntelligenceBusiness Intelligence DevelopmentData ArchitectureDateninfrastrukturData IntegrationData-ProfilingDatenqualitätDatenbankanalyseDatenflussanalyseData IntelligenceMessaging Application Programming InterfaceMicrosoft Business IntelligenceOracle Business Intelligence Enterprise EditionMicrosoft Power BIDataOpsDatenverarbeitungBusiness Intelligence Development StudioAzure Data FactoryApache SparkData AssimilationSQL Server Business IntelligenceDatenstrategieMicrosoft Fabric (Analytics-Plattform)PySparkDatenanalytikAWS Data AnalyticsAzure Service FabricAzure Data AnalyticsAzure Synapse AnalyticsDaten-PipelineDatabricks
Beschreibung
Bewerbungs-/Angebotsfrist: 12.11.2026, 14:00 Uhr
)WICHTIGER HINWEIS ZUR COMPLIANCE:
Aufgrund interner Compliance-Vorgaben bitten wir ausschließlich um Angebote für Ressourcen im direkten Anstellungsverhältnis bei Ihnen bzw. Ihren Subunternehmern. Keine selbstständigen externen Fachkräfte (Freelancer / 1-Personen-GmbH, -UG, -GbR etc.).
Vertragsart: Dienstleistungsprojekt. Freelancer/Ein-Personen-Gesellschaften AUSGESCHLOSSEN
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Projektrahmenbedingungen
Einsatzort: Frankfurt am Main; in der Regel standortunabhängig und remote (Onshore: Deutschland)
Laufzeit: 01.12.2026–31.12.2027; ca. 13,00 Monate
Umfang: 236 PT davon 204 remote, 32 Onsite = 86,44% remote (2026: 16 PT davon 2 Onsite; 2027: 220 PT davon 30 Onsite)
Auslastung: Durchschnitt ca. 4,18 Tage/Woche (236 PT / 56,43 Wochen)
Onshore: Deutschland
Sprache / gefordertes Sprachniveau: Deutsch – Fachkundige Sprachverwendung (C1)
Konditionen – Pflichtangaben für Kandidaten:
Für die weitere Bearbeitung Ihrer Bewerbung sind diese Angaben zwingend erforderlich: Bitte nennen Sie Ihre gewünschte Abrechnungsart sowie Ihren Stunden- oder Tagessatz, jeweils getrennt für Remote und Onsite. Geben Sie außerdem an, ob Reisekosten enthalten sind oder separat berechnet werden. Bei separater Berechnung nennen Sie bitte die Höhe bzw. die Berechnungsgrundlage.Konditionen / Abrechnungsart (Stunden- oder Tagessatz)Stundensatz Remote (EUR/Stunde) und Stundensatz Onsite (EUR/Stunde)Oder Tagessatz Remote (EUR/Tag) und Tagessatz Onsite (EUR/Tag)ggf. Reisekosten
1.1 Projekt-/Verfahrenskontext
Für den Aufbau eines zentralen Data Warehouse auf Microsoft Fabric wird Unterstützung im Data Engineering und Analytics gesucht. Der Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau und der Weiterentwicklung der DWH-Architektur nach dem Medallion-Prinzip mit Lakehouses, Pipelines, Notebooks, Materialized Lake Views und Semantikmodellen. Zu den Aufgaben gehören die Datenhistorisierung über alle Schichten, Row-Level Security, Anbindung externer Datenquellen (SharePoint, REST-APIs, On-Premises Data Gateway), die Migration bestehender Power-BI-Berichte und Semantikmodelle sowie die Pflege von CI/CD-Pipelines (Azure DevOps, fabric-cicd) und der Systemdokumentation.
1.2 Projektstruktur
Dokumentation und Projektkommunikation auf Deutsch. Nutzung von Confluence, SharePoint und JIRA (DB-User wird gestellt).3.1 ScopeEntwicklung, Weiterentwicklung und Betrieb aussagekräftiger Power-BI-Reports und Dashboards zur Optimierung von Prozessen in der Informationssicherheit.Durchführung von Datenanalysen sowie Konzeption und Umsetzung von Visualisierungen auf der Microsoft-Fabric-Plattform.Konzeption, Entwicklung, Orchestrierung und Betrieb von ETL-/ELT-Prozessen mit Fabric Data Factory (Pipelines und Dataflows Gen2/Power Query) sowie Notebooks mit Python/PySpark.Aufbau, Administration und kontinuierliche Weiterentwicklung einer modernen Datenplattform auf Basis von Microsoft Fabric.Konzeption, Aufbau, Pflege und Optimierung semantischer Datenmodelle inkl. DAX-Berechnungen und RLS/OLS-Standards.Dashboard- und reportbasierte Beratung zur Überwachung der Datenqualität (insbesondere im IS-Risikomanagement).Wichtiger Hinweis zur Qualifikation:Für eine Berücksichtigung im Auswahlverfahren müssen alle aufgeführten Muss- sowie Soll-Kriterien zwingend und lückenlos erfüllt sein. Angebote von Kandidaten, die nicht sämtliche Anforderungen zu 100 % abdecken, können leider nicht weiterverfolgt werden
4.1 Muss-Anforderungen – 100 % zwingend zu erfüllen
M1: Praktische Erfahrung mit Microsoft Power BI (Datenmodelle, DAX, RLS, Direct Lake) und Microsoft Fabric (OneLake, Lakehouse, Warehouse, Data Factory mit Pipelines/Dataflows Gen2, Notebooks mit Apache Spark); Erfahrungslevel Junior (<= 3 Jahre Erfahrung).
M2: Praktische Erfahrung mit Versionsverwaltung und CI/CD für Fabric (Git-Integration, Deployment Pipelines); Erfahrungslevel Junior (<= 3 Jahre Erfahrung).
M3: Praktische Erfahrung mit Azure DevOps (z. B. Repos, Pipelines, Work Items); Erfahrungslevel Junior (<= 3 Jahre Erfahrung).
M4: Praktische Erfahrung mit SQL, Python und PySpark (Abfragen, Performance-Optimierung); Erfahrungslevel Junior (<= 3 Jahre Erfahrung).
M5: Erfahrung im Bereich Data Analytics / Data Engineering; Erfahrungslevel Junior (<= 3 Jahre Erfahrung)
4.2 Soll-Anforderungen
S1 (75%): Erfahrung im Umgang mit großen und komplexen Datenmengen sowie ausgeprägtes Verständnis für Datenstrukturen, Datenmodelle und deren Verarbeitung; Nachweis durch 1 Referenz.
S2 (25%): Projekterfahrungen in einem Informationssicherheitsbereich (z. B. CISO, SOC, GRC); Nachweis durch 1 Referenz.