24.09.2025 aktualisiert
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Senior Data Engineer - Azure DWH Data Vault 2.0 Snowflake DBT SSIS SQL
Berlin, Deutschland
Deutschland +2
Diplom InformatikSkills
Data Warehouse (DWH)Data Vault 2.0Azure Data EngineerSnowflakedbtvaultdbtSQL ServerSSISSSASAzure DevOps CI/CD pipelines
Fachlicher Schwerpunkt
Business Intelligence
Data Warehouse
Data Analytics
Datenintegration und -modellierung (ETL / ELT)
Data Know-how
Snowflake in Azure
dbt + dbtvault
Data Vault 2.0
Azure Devops (CI/CD)
SQL Server
SSIS + SSAS + MDX + DAX
Programmiersprachen
SQL, C#, Python
Projektmanagement
Jira
Confluence
Zertifizierungen:
Microsoft® Certified Azure Data Engineer Associate 07/2020
Microsoft® Certified Solutions Expert: Data Management and Analytics 09/2016
Microsoft® Certified Solutions Expert: Business Intelligence 01/2016
Microsoft® Certified Solutions Associate: SQL Server 2012/2014 05/2015
Microsoft® Certified Professional: Microsoft Certified Professional 03/2015
Business Intelligence
Data Warehouse
Data Analytics
Datenintegration und -modellierung (ETL / ELT)
Data Know-how
Snowflake in Azure
dbt + dbtvault
Data Vault 2.0
Azure Devops (CI/CD)
SQL Server
SSIS + SSAS + MDX + DAX
Programmiersprachen
SQL, C#, Python
Projektmanagement
Jira
Confluence
Zertifizierungen:
Microsoft® Certified Azure Data Engineer Associate 07/2020
Microsoft® Certified Solutions Expert: Data Management and Analytics 09/2016
Microsoft® Certified Solutions Expert: Business Intelligence 01/2016
Microsoft® Certified Solutions Associate: SQL Server 2012/2014 05/2015
Microsoft® Certified Professional: Microsoft Certified Professional 03/2015
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Technologien:
− Snowflake, DBT (Data Build Tools), Azure, Git, Azure Devops (CI/CD)
Aufgaben:
− dbt-Entwicklung innerhalb der Schichten Raw-Vault, Business-Vault und Applikations Layer für das Enterprise Data Warehouse
− Umsetzung fachlicher Anforderungen im Sales- und Finanzumfeld basierend auf den Quellen SAP-ISU und Powercloud
− Performanceoptimierung
− Snowflake, DBT (Data Build Tools), Azure, Git, Azure Devops (CI/CD)
Aufgaben:
− dbt-Entwicklung innerhalb der Schichten Raw-Vault, Business-Vault und Applikations Layer für das Enterprise Data Warehouse
− Umsetzung fachlicher Anforderungen im Sales- und Finanzumfeld basierend auf den Quellen SAP-ISU und Powercloud
− Performanceoptimierung
Data Engineer in zwei Projekten für ein Unternehmen aus der Finanzindustrie: „Weiterentwicklung des Snowflake Data Warehouses“ und „Integration von CRM-Daten in die Azure Dynamics 365 Cloud Solution“
AUFGABEN:
AUFGABEN:
- Integration von Daten aus verschiedenen Portfoliomanagementsystemen in das Snowflake Data Warehouse in Azure
- Entwicklung von Modellen und Makros mit DBT für die DWH-Schichten Staging, Core Data Vault und Data Mart
- Weiterentwicklung von Azure Data Factory Pipelines, Databricks Notebooks und SSIS-Paketen für die Integration von CRM-Daten in die Azure Dynamics 365 Cloud Solution
- Data Vault 2.0, Snowflake in Azure
- Azure Data Factory, Databricks
- DBT (Data Build Tools), Git, Azure Devops (CI/CD)
- Jira und Confluence
Technologien:
− Snowflake, DBT (Data Build Tools), Azure, Git, Azure Devops (CI/CD)
Aufgaben:
− Unterstützung bei der Migration des bestehenden Data Warehouses in das neue Enterprise Data Warehouse (Architektur Data Vault 2.0)
− Migration bestehender Daten und Strukturen in das neue Core Datawarehouse
− Definition von Entwicklungsstandards und -richtlinien im Data Vault Kontext
− Modellierung der Raw- und Business-Vault
− Erstellung von komplexe Business Transformationen mittels SQL auf Basis fachlicher Anforderungen
− Analyse bestehender Transformationslogiken und übersetzen diese für Data Vault
− Snowflake, DBT (Data Build Tools), Azure, Git, Azure Devops (CI/CD)
Aufgaben:
− Unterstützung bei der Migration des bestehenden Data Warehouses in das neue Enterprise Data Warehouse (Architektur Data Vault 2.0)
− Migration bestehender Daten und Strukturen in das neue Core Datawarehouse
− Definition von Entwicklungsstandards und -richtlinien im Data Vault Kontext
− Modellierung der Raw- und Business-Vault
− Erstellung von komplexe Business Transformationen mittels SQL auf Basis fachlicher Anforderungen
− Analyse bestehender Transformationslogiken und übersetzen diese für Data Vault