15.05.2026 aktualisiert


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Data Engineer
Frasdorf, Deutschland
Deutschland +2
B.Sc. Wirtschaftsinformatik (TUM)info: Deutschland, Österreich, Schweiz
Über mich
Data Engineer mit Beratungs-DNA. End-to-end Datenplattformen: Pipeline, Modell, Dashboard. Stack: Power BI, SQL, Python, AWS (certified) Domain-Knowledge: M&A, Steuerberatung, Personalberatung.
Skills
Amazon Web ServicesBusiness IntelligenceBeratungWeb ScrapingETLDatenmodellData WarehousingLinuxMicrosoft Power BISQLMicrosoft Power AutomateGitReporting-ToolsRestful Apis
Mehr als 7 Jahre Erfahrung an der Schnittstelle von Beratung, Datenarchitektur und Reporting.
Schwerpunkt: End-to-End-Datenplattformen. Von der Integration heterogener Datenquellen über dimensionale Modellierung bis zu Reporting- und Self-Service-BI-Systemen, die im Tagesgeschäft tatsächlich genutzt werden.
Aus Beratungs- und M&A-Hintergrund im deutschen Mittelstand kommt ein klares Verständnis dafür, welche Daten Entscheidungen tragen — und welche nur Reports füllen. Ich arbeite gerne dort, wo Stakeholder-Kommunikation und Datenarchitektur dieselbe Person brauchen.
Schwerpunkte
– Datenmodellierung und ETL-Pipelines (SQL, Python)
– BI- und Reporting-Architektur mit Power BI (semantischer Layer, Star Schema, Row-Level Security)
– API-Integrationen zwischen SaaS-Systemen (REST, OAuth)
– Cloud-Grundlagen auf AWS (AWS Certified Cloud Practitioner) und eigenbetriebene Linux-Infrastruktur
– CRM- und Salesforce-Integration, Web Scraping, Datenmigration
– AI-augmented Development mit Claude Code, Cursor und LLM-basierten Tools
Stack: SQL, Python, Power BI, AWS, Salesforce, REST APIs und OAuth, Linux und Bash, Git und CI/CD (GitLab, GitHub Actions), React und Node.js, Tableau
Branchenfokus: Mittelstand ohne eigenes Data-Team, Professional Services (M&A, Tax, Legal, Personalberatung), kulturelle und wissenschaftliche Institutionen
Ausgewählte Referenzen
– Vorstand-Reporting und Deal-Pipeline (Power BI, SQL) für mittelständische Beratungsgruppe – Volumen über 1 Mrd. EUR
– Wissenschaftliche Analyse-Suite für die Bayerische Staatsgemäldesammlung (Doerner Institut)
– Bundesweite Marktdatenbank mit über 100.000 Datensätzen, eigenständig konzipiert und gepflegt (Python, Web Scraping)
– Salesforce-Migration und Power-BI-Maintenance-Reporting für internationalen Konzern
– Cloud-Migration On-Premise nach Microsoft Azure (Active Directory, Terminalserver)
– Eigenes LLM-basiertes B2B-Produkt: CV Laser (cvlazer.verticore.de)
Verfügbar für neue Projekte ab sofort, remote oder Raum München.
Erfahrung
Berufserfahrung5 - 10 Jahre
Freelancer seit2025
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherItalienischgut
Projekthistorie
Entwicklung einer React.js-basierten Datenbankanwendung zur Pflege des Maintenance-Managements für eine internationale Linie von Kreuzfahrtschiffen.
Weiterentwicklung einer Prüfstandsoftware mit React.js.
Problemstellung
- Das Doerner-Institut der Bayerischen Staatsgemäldesammlungen untersucht Gemälde mittels Spektroskopie und chemischer Methoden und veröffentlicht die Ergebnisse in wissenschaftlichen Publikationen.
- Ziel des Projektes ist es, die zuvor händisch erstellten Statistiken zu automatisieren, um Effizienz zu heben, sowie neue Analysen zu ermöglichen.
Herausforderungen & Vorgehensweise
- Wissenschaftlicher Qualitätsanspruch an Methoden und Darstellung.
- Weitreichende datenseitige Transformationen (SQL, PowerQuery) nötig.
- Sehr spezifische Anforderungen bringen die Funktionen von Power BI an die Grenzen, sodass kreative Lösungen gefunden werden müssen.
- Enger Budgetrahmen und Zeitplan.
Ergebnis
- Mit den in MS Power BI programmierten Pigmentanalyse-Dashboards in Betrieb können Publikationen signifikant schneller erstellt werden.
- Zudem wurde mit „Künstlerpaletten“ eine neue Funktion entwickelt, die es im bisherigen Betrieb nicht gab, und die ein Feld neuer Betrachtungen eröffnet.
Eingesetzte Skills: Microsoft Power Automate, Power BI, SQL, Statistik