07.10.2026 aktualisiert
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Premiumkunde
100 % verfügbarData Engineer
Gröbenzell, Deutschland
Weltweit
Dipl-Ing. Informationstechnik (Universität)Über mich
Ich unterstütze Unternehmen dabei, komplexe Datenlandschaften in skalierbare, sichere und wirtschaftliche Datenplattformen zu transformieren und damit eine belastbare Grundlage für Analytics, KI und datengetriebene Entscheidungen zu schaffen.
Skills
Data AnalysisMicrosoft AzureC#Data ArchitectureData IntegrationData TransformationData MigrationDatenstrukturData WarehousingData IntelligenceAzure SQLMicrosoft Business IntelligenceAzure Machine LearningSQLDatenbank-Engines
Cloud & Plattformen
Microsoft Azure, Microsoft Fabric, Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, OneLake, Lakehouse, Delta Lake, Medallion Architecture
Data Engineering
Azure Data Factory, Fabric Data Factory, Notebooks, Spark, PySpark, Spark SQL, T-SQL, ETL/ELT, REST-APIs
Architektur & Modellierung
Data Warehouse, Data Lake/Lakehouse, relationale und analytische Datenmodelle, Cloud-Modernisierung, Data Governance, Data Products
Analytics & BI
Power BI, semantische Modelle, DAX, KPI- und Self-Service-BI-Lösungen
DevOps & Automation
Azure DevOps, GitHub Actions/Enterprise, CI/CD, Terraform, PowerShell, YAML, automatisierte Deployments
Qualität & Betrieb
Datenqualität, Validierung, Monitoring, Fehleranalyse, Performance- und Kostenoptimierung, Compliance-Anforderungen
Programmierung
Python, PySpark, SQL, Scala, C#, PowerShell
AI & Copilot
Microsoft 365 Copilot, Github Copilot,Prompt Engineering, KI-gestützte Analytics-Lösungen
Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2015
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Projektauftrag: Aufbau einer Berichtsplattform zur Planung von Projekten im Bereich regenerative Energien.
- Konzeption und Aufbau der Reporting- und Datenplattform in Microsoft Fabric.
- Bereitstellung geschäftsrelevanter Kennzahlen in einem unternehmensspezifischen Semantischen Modell.
- Integration von KI-Funktionen zur Unterstützung von Self-Service-BI.
- Deployment und Publishing über mehrere Fabric Workspaces.
- Monitoring und Optimierung der Fabric-Umgebung.
- Fachliche Führung des Reporting Teams mit zwei Mitarbeiter
- Projekt wurde bis September 2026 mit bis zu zwei Tagen pro Woche durchgeführt; danach in Vollzeit
Kundennutzen: Zentrale, konsistente Bereitstellung von Planungskennzahlen für Reporting und Self-Service-BI mit KI-Unterstützung für das Business. Einführung von KI in den Development-Bereich.
Technologien: Microsoft Fabric, Fabric Data Engineering, OneLake, Lakehouse, Power BI, Data Factory,
Data Warehouse, Microsoft 365 Copilot
Projektauftrag: Weiterentwicklung, Stabilisierung und Konsolidierung einer Azure Data Factory-basierten Integrationsplattform mit Schnittstellen zu mehr als 30 Quellsystemen und weit über einhundert Data Pipelines
- Aufbau neuer und Optimierung bestehender Azure Data Factory-Pipelines.
- Fehleranalyse in der ADF-Infrastruktur und Optimierung der Anbindung eines Self-hosted Integration Runtime Clusters inkl. automatischer Bereitstellung der Systeme.
- Weiterentwicklung eines metadatengetriebenen Frameworks für Azure Data Factory.
- Optimierung von Azure DevOps-Deployments über mehrere Umgebungen und Anbindung zusätzlicher Quellsysteme.
- Umsetzung einer systemübergreifenden Lösung zur Compliance-konformen Löschung von Kundendaten.
- Migration bestehender Pipelines in eine zentrale ADF-Umgebung und Bereinigung nicht mehr benötigter Azure-Ressourcen.
Kundennutzen: Robustere, zentral steuerbare Datenintegration mit standardisierten Deployments und nachvollziehbaren Compliance-Prozessen. Kosteneinsparung durch die optimierte Bereitstellung von Datenlösungen und Verbesserung der Performance.
Technologien: Azure Data Factory, Azure SQL Database, Azure Key Vault, Azure DevOps, GitHub Enterprise, PowerShell, Terraform
Als Teilbereich des Mercedes Benz-Konzern ist die Sparte „Automotive Mobility“ für die Vermietung und Verkauf von Fahrzeugen verantwortlich und bietet weitere Serviceleistungen an. Das Unternehmen ist seit 2016 am Markt aktiv und hat inzwischen mehr als 100 Mitarbeiter.
Schwerpunkte meiner Tätigkeit
Schwerpunkte meiner Tätigkeit
- Entwurf, Erstellung und Pflege von Datenpipelines und Workflows unter Verwendung von Databricks und Azure Data Factory um Daten aus verschiedenen Quellen in unserer Datenplattform zu verarbeiten.
- Entwicklung von Datenintegrationsprozessen zur Gewährleistung eines reibungslosen Datenflusses zwischen verschiedenen Systemen und Anwendungen.
- Implementierung von Datenqualitätsprüfungen und Validierungsverfahren zur Identifizierung und Behebung von Dateninkonsistenzen, Fehler und Anomalien.
- Optimieren der Datenverarbeitung und -speicherung im Hinblick auf Leistung, Skalierbarkeit und Kostenoptimierung.
- Überwachen von Datenpipelines, Beheben von Problemen und Sicherstellen einer rechtzeitigen Lösung zur Minimierung von Ausfallzeiten und Datenverlust zu minimieren.
- Erstellen von CI/CD-Pipelines mit GitHub-Aktionen
- Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um deren Datenanforderungen zu verstehen und ihnen zuverlässige und hochwertige Daten für Analysen und Berichte.
- Erstellen Sie interaktive und visuell ansprechende Dashboards und Berichte mit Power BI, um Einblicke und wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) an Stakeholder zu kommunizieren