Die Rolle des Data Engineers mit Fokus auf Microsoft SQL, SSIS, Power BI und Fabric gestaltet die Schnittstelle zwischen Data Engineering, Business Intelligence und datengetriebenen Innovationen. * Entwicklung und Betrieb moderner Data-Warehouse- und Lakehouse-naher Datenlösungen auf Basis von SQL und Microsoft Fabric * Weiterentwicklung komplexer SQL-Abfragen sowie Sicherstellung einer hohen Performance der Datenverarbeitung * Sehr gute SQL-Kenntnisse sowie ein gutes Verständnis für Performance und Skalierbarkeit
Die Rolle des Data Engineers mit Fokus auf Microsoft SQL, SSIS, Power BI und Fabric gestaltet die Schnittstelle zwischen Data Engineering, Business Intelligence und datengetriebenen Innovationen. * Entwicklung und Betrieb moderner Data-Warehouse- und Lakehouse-naher Datenlösungen auf Basis von SQL und Microsoft Fabric * Weiterentwicklung komplexer SQL-Abfragen sowie Sicherstellung einer hohen Performance der Datenverarbeitung * Sehr gute SQL-Kenntnisse sowie ein gutes Verständnis für Performance und Skalierbarkeit
Tech-Basics: Du bringst gute Grundkenntnisse in Python (z. B. pandas, numpy) mit und hast idealerweise schon mal mit SQL oder Entity Relationship Models (ERM) gearbeitet.
Tech-Basics: Du bringst gute Grundkenntnisse in Python (z. B. pandas, numpy) mit und hast idealerweise schon mal mit SQL oder Entity Relationship Models (ERM) gearbeitet.
Fundierte Erfahrung im Bereich Business Intelligence und/oder klassischem Data Warehousing sowie sehr gute SQL‑Kenntnisse mit (z. B. Oracle, MS SQL, Snowflake oder vergleichbare Systeme).
Fundierte Erfahrung im Bereich Business Intelligence und/oder klassischem Data Warehousing sowie sehr gute SQL‑Kenntnisse mit (z. B. Oracle, MS SQL, Snowflake oder vergleichbare Systeme).
Optional: Unterstützung bei der Analyse und Visualisierung von Daten mithilfe von Tools wie Python, SQL und Power BI * Optional: Erste Erfahrungen mit Deployments über Git sowie Grundkenntnisse in SQL, Python und/oder Power BI sind ein Plus, aber kein Muss
Optional: Unterstützung bei der Analyse und Visualisierung von Daten mithilfe von Tools wie Python, SQL und Power BI * Optional: Erste Erfahrungen mit Deployments über Git sowie Grundkenntnisse in SQL, Python und/oder Power BI sind ein Plus, aber kein Muss
Sehr gute Kenntnisse in Datenbanken (SQL, NoSQL) sowie im Umgang mit großen Datenmengen * Programmierkenntnisse in Python, SQL sowie idealerweise Frameworks wie Spark
Sehr gute Kenntnisse in Datenbanken (SQL, NoSQL) sowie im Umgang mit großen Datenmengen * Programmierkenntnisse in Python, SQL sowie idealerweise Frameworks wie Spark
Administration, Pflege und Wartung von Datenbankservern und –Instanzen (MS SQL Server) und kontinuierliche Optimierung deren Performance * Gute Kenntnisse in der Verwendung relationaler Datenbanksysteme, wie MS SQL Server, optional MySQL
Administration, Pflege und Wartung von Datenbankservern und –Instanzen (MS SQL Server) und kontinuierliche Optimierung deren Performance * Gute Kenntnisse in der Verwendung relationaler Datenbanksysteme, wie MS SQL Server, optional MySQL
Datenanalyse: Fundierte Erfahrung in der Analyse großer Datenmengen, Identifikation relevanter Fragestellungen und Überführung in belastbare Risikomodelle (z. B. mit SQL oder vergleichbaren Tools)
Datenanalyse: Fundierte Erfahrung in der Analyse großer Datenmengen, Identifikation relevanter Fragestellungen und Überführung in belastbare Risikomodelle (z. B. mit SQL oder vergleichbaren Tools)
Data Engineering & SAP Ecosystem: Extensive experience with high-performance databases (SQL) and SAP's data stack (e.g. BDC, HANA & BTP) as well as with the development of cloud-native pipelines.
Data Engineering & SAP Ecosystem: Extensive experience with high-performance databases (SQL) and SAP's data stack (e.g. BDC, HANA & BTP) as well as with the development of cloud-native pipelines.
Grundlegende bis gute Kenntnisse im Umgang mit Datenmodellen und SQL sind von Vorteil, Erfahrungen mit Data-Warehouse-Umgebungen sowie DAX-Kenntnisse sind wünschenswert.
Grundlegende bis gute Kenntnisse im Umgang mit Datenmodellen und SQL sind von Vorteil, Erfahrungen mit Data-Warehouse-Umgebungen sowie DAX-Kenntnisse sind wünschenswert.
Du verfügst über Grundkenntnisse in SQL und hast idealerweise erste Erfahrungen mit Oracle oder relationalen Datenbanksystemen wie PostgreSQL, MySQL oder MSSQL gesammelt.
Du verfügst über Grundkenntnisse in SQL und hast idealerweise erste Erfahrungen mit Oracle oder relationalen Datenbanksystemen wie PostgreSQL, MySQL oder MSSQL gesammelt.
Sehr gute Kenntnisse in Datenanalyse, MS Office und Automatisierung, idealerweise mit Erfahrung in Power BI, ACL, SQL und VBA sowie Erfahrung mit ERP-Systeme wie SAP
Sehr gute Kenntnisse in Datenanalyse, MS Office und Automatisierung, idealerweise mit Erfahrung in Power BI, ACL, SQL und VBA sowie Erfahrung mit ERP-Systeme wie SAP
Familiarity with data structures and databases, including experience with reporting and database tools such as SQL, Oracle EPM, IBM Cognos, or Microsoft Power BI, and proficiency in MS Excel, enabling the creation and development of reports
Familiarity with data structures and databases, including experience with reporting and database tools such as SQL, Oracle EPM, IBM Cognos, or Microsoft Power BI, and proficiency in MS Excel, enabling the creation and development of reports
Integration des ERP-Systems mit weiteren IT-Anwendungen (APIs, SQL-Datenbanken) * Kenntnisse in SQL-Datenbanken, API-Integration und IT-Sicherheitsstandards
Integration des ERP-Systems mit weiteren IT-Anwendungen (APIs, SQL-Datenbanken) * Kenntnisse in SQL-Datenbanken, API-Integration und IT-Sicherheitsstandards