07.07.2025 aktualisiert
SY
100 % verfügbar
Azure Data Engineer, Reporting Specialist, Data Scientist, Data Analyst
Essen, Deutschland
Skills
SQLdata scienceSAS MOPythonAWS Clouddata engineerReporting PowerBI (Business Intelligence)IT ProjektmanagerTableauMicrosoft AzureAzure Data Factoryazure synapse analyticsAzure DatabricksAzure Blob StorageAzure Stream AnalyticsAzure Data Lake Gen2Azure Data LakeMicrosoft Azure SQL Data Warehouse
Random Forest, Empfehlung Systeme, Clustering, IBM, Data Science, AB Testing, Python, R, SQL, SAS, SAS Base, SAS Enterprise Miner, SAS MO, Tableau, MS Word, MS Excel, MS PowerPoint, MS, Windows, R Shiny, Jupyter Notebook, Hive, Drill, YARN, Spark, Hadoop, SQL Datenbanken, SAML, OIDC, Proxy, Tools/ Methoden, Git, GRP Tool, Webseal, Proxy Integration, Backup, Scrum, Data Warehouse, EDW, Deskriptive, Regression, Confluence, Jira, Teradata
Sprachen
DeutschverhandlungssicherEnglischMutterspracheFranzösischgut
Projekthistorie
Daten Aufbereitung mit SQL in SSIS
Anforderungen von Kunden in Dashboard Reports umsetzen sowie Automatisierung der Datenfluss von source zur Sink
Migration von Daten von On-Prem in die azure cloud mit Hilfe von Azure data Factory
Aufsetzung von Daten Pipelines, um die Transformation und Transfer der Daten zu gewährleisten
Anbindung unserer transformierten Daten zu unser Sink und Erstellung von Power BI Reports und Dashboards
Anforderungen von Kunden in Dashboard Reports umsetzen sowie Automatisierung der Datenfluss von source zur Sink
Migration von Daten von On-Prem in die azure cloud mit Hilfe von Azure data Factory
Aufsetzung von Daten Pipelines, um die Transformation und Transfer der Daten zu gewährleisten
Anbindung unserer transformierten Daten zu unser Sink und Erstellung von Power BI Reports und Dashboards
Branche Banken
Kunde Deutsche Bank
Projektumfeld Stärkung und Verbesserung des Compliance-Berichts und Überwachungsfunktionen durch eine
Neuausrichtung auf den von 2LoD geforderten risikobasierten Ansatz
Tätigkeiten
* Reporting Tasks: Anforderungen zu Reports aufnehmen, Reports erstellen, Reports bereitstellen
* Policy Requirements in SQL Skripte implementieren
* Compliance Reports in Radar Reporting Tools migrieren und testen
* Projekt Koordination und Backup zu ausländischen Teams
Technologien/Tools Scrum, SQL, Tableau
Kunde Deutsche Bank
Projektumfeld Stärkung und Verbesserung des Compliance-Berichts und Überwachungsfunktionen durch eine
Neuausrichtung auf den von 2LoD geforderten risikobasierten Ansatz
Tätigkeiten
* Reporting Tasks: Anforderungen zu Reports aufnehmen, Reports erstellen, Reports bereitstellen
* Policy Requirements in SQL Skripte implementieren
* Compliance Reports in Radar Reporting Tools migrieren und testen
* Projekt Koordination und Backup zu ausländischen Teams
Technologien/Tools Scrum, SQL, Tableau
Branche Handel
Kunde OFFICE DEPOT
Projektumfeld Entwicklung/Implementierung von Scorekarten und Optimierung des Marketings Kampagnen
Tätigkeiten
* Abrufen von Kundendaten wie Umsatz, Rendite, Sortimentsbreite, die zur Vorhersage des
zukünftigen Verhaltens von Kunden verwendet werden. Dies geschieht mit Hilfe von SQL und die
Daten werden vom European Data Warehouse (EDW) gezogen. Diese Daten werden benutzt, um neue
Modelle zu bauen und um bestehende Modelle zu erneuern.
* Projektleitung bei der Erstellung eines vorhersage Models für bestehende Kunden sowie die
Organisation und Planung von Meetings zwischen den Bereichen Data Science, Marketing und den
relevanten Stakeholdern.
* Szenarien in SAS MO mit Hilfe vorherbestimmter Regeln (z.B. jeder neue Kunde soll alle 4
Wochen einen Katalog erhalten, ein Kunde darf nicht 8 Wochen ohne einen Katalog sein, Less
mail Kunden sollen nur 2 Katalogen pro Saison erhalten usw.) bauen, um unsere Kunden noch
optimaler anzusprechen
Technologien/Tools Deskriptive Analysen, Lineare und Logistische Regressionen, Entscheidungsbäume, Kunden
Segmentierung, SQL, R, SAS (u.a. SAS Base, SAS MO), Tableau
Kunde OFFICE DEPOT
Projektumfeld Entwicklung/Implementierung von Scorekarten und Optimierung des Marketings Kampagnen
Tätigkeiten
* Abrufen von Kundendaten wie Umsatz, Rendite, Sortimentsbreite, die zur Vorhersage des
zukünftigen Verhaltens von Kunden verwendet werden. Dies geschieht mit Hilfe von SQL und die
Daten werden vom European Data Warehouse (EDW) gezogen. Diese Daten werden benutzt, um neue
Modelle zu bauen und um bestehende Modelle zu erneuern.
* Projektleitung bei der Erstellung eines vorhersage Models für bestehende Kunden sowie die
Organisation und Planung von Meetings zwischen den Bereichen Data Science, Marketing und den
relevanten Stakeholdern.
* Szenarien in SAS MO mit Hilfe vorherbestimmter Regeln (z.B. jeder neue Kunde soll alle 4
Wochen einen Katalog erhalten, ein Kunde darf nicht 8 Wochen ohne einen Katalog sein, Less
mail Kunden sollen nur 2 Katalogen pro Saison erhalten usw.) bauen, um unsere Kunden noch
optimaler anzusprechen
Technologien/Tools Deskriptive Analysen, Lineare und Logistische Regressionen, Entscheidungsbäume, Kunden
Segmentierung, SQL, R, SAS (u.a. SAS Base, SAS MO), Tableau