Du verwendest Azure Data Services für die Datenintegration wie z.B. Synapse Analytics, Databricks oder Logic Apps.
Du wählst für den jeweiligen Use Case den passenden Azure Service zur Datenhaltung (z.B. Data Lake, Synapse Analytics DB oder Cosmos DB).
Du wägst die Vor- und Nachteile verschiedener Konzepte wie Data Lake oder DWH und die Stärken und Schwächen von Modellierungsansätzen wie Star Schema oder Data Vault beim Design datengetriebener Lösungen gegeneinander ab.
Du nutzt für die Umsetzung Sprachen der 4. Generation, z.B. SQL, und toolspezifische Sprachen wie DAX und M.
Du unterstützt im Team bei Machine Learning in Produktion durch Feature Engineering und beim Model Deployment.
Du nutzt idealerweise Azure DevOps für das Application Lifecycle Management und visualisierst Daten in Power BI.
Du tauschst Dich sowohl fachlich/inhaltlich als auch im täglichen Umgang mit Kund*innen und Kolleg*innen auf Deutsch aus und wechselst idealerweise bei Bedarf zu Englisch.
Du bringst Dich, wenn Du möchtest, über die Projektarbeit hinaus zu weiteren Themen ein, die Dich interessieren oder bewegen.
Du teilst Dein Wissen mit Deinen Kolleg*innen in vielfältigen Formaten auch projektübergreifend und lernst gleichermaßen von ihren Erfahrungen.
Du entwickelst Dich sowohl fachlich als auch methodisch weiter u.a. mit Konferenzen, Trainings oder passenden Zertifizierungen, wie z.B. dem Microsoft Azure Data Engineer. Bei Interesse erweiterst Du Dein Wissen auch in Richtung Data Science und Verfahren der künstlichen Intelligenz.

Dich begeistern die genannten Tätigkeiten und Du bringst Erfahrung in vielen Bereichen mit? Dann lass uns gemeinsam herausfinden, ob wir zueinander passen!

Was Dich erwartet

Abwechslungsreiche Projekte auf der Azure Data Platform
Eine kollaborative Arbeitsumgebung, die auf Vertrauen, Freiheit und Verlässlichkeit baut
Die umfassende Unterstützung durch Kolleg*innen - nur einen Raum, Slack-Channel oder Telefonat entfernt
Die Dynamik und kurzen Wege eines Start-ups
Die Professionalität eines erfahrenen Führungsteams
Eine hervorragende Arbeitsausstattung nach Wahl (Notebook, Smartphone)
Die Möglichkeit, in Absprache mit den Kund*innen und dem Projektteam deine Arbeitszeiten und deinen Arbeitsort flexibel zu gestalten
Ein faires Gehalt, die Möglichkeit in Teilzeit zu arbeiten und diverse Sozialleistungen wie Jobrad, Kindergartenzuschuss und betriebliche Altersvorsorge

Vielfalt ist für uns ein wichtiger Wert, denn wir wissen, dass wir nur aufgrund unterschiedlicher Hintergründe, Fähigkeiten und Herangehensweisen außergewöhnliche Ergebnisse erzielen können. Wir würden uns daher besonders über Deine Bewerbung freuen, wenn Du Dich einer oder mehreren Gruppen zugehörig fühlst, die im Tech-Bereich unterrepräsentiert sind. Wir sind sicher nicht perfekt und arbeiten deshalb daran, uns auch hier zu verbessern.

Azure Data Engineer (m/w/d)