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Business Intelligence / Data Analytics Engineer Trainee (IEFP)
Über die Stelle
Werden Sie unser Business Intelligence / Data Analytics Engineer Trainee!
Als Business Intelligence / Data Analytics Engineer Trainee entwerfen, erstellen und pflegen Sie skalierbare Analyse-Lösungen, die Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln. Sie arbeiten eng mit Business Stakeholdern, Data Engineers und Analysten zusammen, um zuverlässige Datenmodelle, Dashboards und Reporting-Lösungen zu liefern, die strategische und operative Entscheidungen unterstützen.
Hauptverantwortlichkeiten
Sie sind primär verantwortlich für:
- Unterstützung bei der Sammlung, Bereinigung, Transformation und Validierung von Daten aus mehreren Quellen.
- Durchführung explorativer Datenanalysen (EDA) zur Identifizierung von Trends, Anomalien und Geschäftseinblicken.
- Entwicklung und Evaluierung von machine learning Modellen für überwachte und unüberwachte Lernaufgaben.
- Aufbereitung von Datensätzen für statistische Analysen und prädiktive Modellierung.
- Bleiben Sie auf dem Laufenden über neue Technologien, Tools und Best Practices in den Bereichen Data Engineering, Analytics und Data Science.
- Entwurf und Pflege semantischer Datenmodelle (Stern/snowflake Schemata), optimiert für Analysen und Berichterstattung.
- Erstellung und Optimierung von ETL/ELT-Pipelines aus mehreren Datenquellen, um Datenqualität und -konsistenz zu gewährleisten.
- Sicherstellung von Datenqualität, Konsistenz und Leistung über Business Intelligence-Lösungen hinweg.
- Entwicklung und Pflege von Dashboards und Berichten mit BI-Tools wie Power BI, Python und R.
- Übersetzung von Geschäftsanforderungen in robuste BI-Lösungen und flexible Power BI semantische Modelle.
- Optimierung von SQL Abfragen, Datenmodellen und Berichtsleistung für große Datensätze, Überwachung von BI-Workloads in Cloud- und On-Premises-Umgebungen.
- Zusammenarbeit mit Business-Anwendern zum Verständnis von KPIs, Metriken und Reporting-Anforderungen sowie Partnerschaft mit Data Engineers, Data Scientists und Produktteams.
- Bereitstellung von Anleitungen und Best Practices für Analysten und Berichtsentwickler.
- Definition und Durchsetzung von Datenstandards, Namenskonventionen und Dokumentation, Unterstützung von Data Lineage und Metadatenmanagement.
- Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheits- und Datenschutzanforderungen.
Erforderliche Kenntnisse, Fähigkeiten und Erfahrungen
- Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik oder verwandten Fachbereichen. *
- Berechtigt für ein IEFP Level VI Praktikum.
- Gute Programmierkenntnisse; Kenntnisse in python, C#.
- Machine learning Modellentwicklung und -bewertung.
- Datenaufbereitung mit Bibliotheken wie Pandas/Modin, Polars, NumPy.
- Kenntnisse mehrerer Datenbanken wie SQLServer, PostgreSQL, DuckDB.
- API-basierte Datenaufnahme.
- Starke SQL Kenntnisse und Erfahrung mit Data Warehouses (z. B. Snowflake, Azure Synapse, Big Query, Redshift, SQL Server).
- Praktische Erfahrung mit Power BI (semantische Modelle, DAX, DirectQuery) und ETL/ELT-Tools (SSIS, ADF, Airflow, dbt, SSIS oder ähnliches).
- Kenntnisse von Datenmodellierungstechniken (Kimball, dimensionale Modellierung).
- Analytische Denkweise mit der Fähigkeit, Geschäftsanforderungen in Datenmodelle und KPIs zu übersetzen.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern.
- Organisiert, in der Lage, mehrere Prioritäten zu verwalten und Wissen effektiv zu teilen.
- Fließend in Englisch, mit guten mündlichen, schriftlichen und zwischenmenschlichen Kommunikationsfähigkeiten.
- Kenntnisse von Microsoft Fabric und Azure Foundry (Nice to have).
- Nice to have: Erfahrung mit Cloud-Plattformen (Azure, AWS), Python, DevOps/CI-CD für BI, Data Governance Frameworks.
ZUSÄTZLICHE INFORMATIONEN
Diese Stellenbeschreibung beschreibt nur die Hauptaktivitäten innerhalb einer bestimmten Rolle und ist nicht erschöpfend. Sie hindert nicht daran, weitere Aufgaben und Projekte hinzuzufügen.
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