Senior Data Engineer* Microsoft Fabric

Stellenbeschreibung:

Overview

Als Data Engineer gestaltest du skalierbare Datenfundamente und migrierst Bestände in moderne Cloud-Plattformen. Du arbeitest in cross-funktionalen Teams, berätst Kunden partnerschaftlich von der Idee bis zur Umsetzung und sicherst Governance sowie Datensicherheit. Du übernimmst architektonische Verantwortung für Fabric-basierte Plattformen und Lakehouse-Architekturen. Als erfahrener Sparringspartner förderst du jüngere Kolleg:innen und gestaltest den technologischen Footprint aktiv mit. Diese Rolle verbindet technisches Cradle-to-Grave-Engineering mit Kundenberatung und Team-Mentoring.

Verantwortungsbereiche
  • Aufbau skalierbarer Dateninfrastrukturen und Abbau von Datensilos
  • Architekturverantwortung für Plattformen und Cloud-Migration zu Microsoft Fabric
  • End-to-End Engineering: ETL/ELT-Pipelines, Lakehouse-Architektur mit Fabric Data Factory, OneLake und Notebooks
  • Sicherstellung von Datensicherheit und Governance
  • Kundenberatung von der Idee bis zur Umsetzung
  • Mentoring junger Kolleg:innen und Mitgestaltung des technologischen Footprints in Microsoft Fabric
Zentrale Anforderungen
  • Mehrere Jahre Berufserfahrung im Data Engineering
  • Starke Fabric-/Azure-Kompetenz (Lakehouses, Dataflows, Data Pipelines, Azure Synapse Analytics, Data Factory, OneLake, Delta Lake)
  • Python (insb. PySpark) und T-SQL für performante Pipelines
  • Architektur-Erfahrung und Cloud-Migrationserfahrung
  • Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1) und gute Englischkenntnisse
  • Abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder vergleichbares Studienfach
  • Teamfähigkeit
  • Mentoring
  • kundenorientierte Zusammenarbeit
  • Microsoft Fabric
  • Azure
  • Lakehouse-Architektur
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    14 Sep 2026
  • Standort:

    Karlsruhe
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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