Analytics Engineer / Data Engineer / Fokus: Power BI & Apache Airflow | Vollzeit | Remote (m/w/d)

Für unseren Kunden suchen wir aktuell einen Analytics Engineer / Data Engineer mit Fokus Power BI & Apache Airflow (m/w/d).

• Rahmendaten:
• Laufzeit: 02.11.2026 - 30.06.2027 (mit Verlängerungsoption)
• Auslastung: 100% / Vollzeit (1.120 Stunden geplant)
• Einsatzort: 100% remote
• Aufgabenbeschreibung:
• Leistung:
• Analytics-/Data-Engineering zur Vorbereitung eines Power-BI-Dashboards mit Erfahrung in der projektseitig bezeichneten ODE-/ODE-S-Umgebung bzw. in vergleichbaren Datenintegrations- und Aufbereitungsumgebungen.
• Projektkontext:
• Bereitstellung und Aufbereitung von Daten sowie Umsetzung fachlicher KPI-Logiken über mehrere Stufen der Datenintegration, Datenaufbereitung und Datenbereitstellung bis zur Nutzung in Power BI.
• Leistungsbeschreibung:
• Gegenstand der Beratungsleistung ist die technische und fachliche Vorbereitung der Datenbereitstellung für ein Power-BI-Dashboard. Der Schwerpunkt liegt auf der Anbindung neuer Datenquellen an die projektseitig bezeichnete ODE-S-Umgebung, der Aufbereitung und Zusammenführung der Daten, der Umsetzung fachlicher KPI-Logiken sowie der Bereitstellung der für Power BI benötigten Datenstrukturen.
• Leistungsinhalte und erwartete Arbeitsergebnisse:
• Anbindung neuer Datenquellen: Anbindung relevanter Quellsysteme und APIs an die vorgesehene Datenintegrationsumgebung sowie Umsetzung der erforderlichen Datenpipelines und Orchestrierung, unter anderem mit Apache Airflow.
• Datenaufbereitung: Aufbereitung und Zusammenführung der Daten über die vorgesehenen Datenverarbeitungs- und kuratierten Datenschichten unter Berücksichtigung von Datenmodellierung, Datenqualität und fachlichen Regeln (Business Rules).
• KPI-Daten: Umsetzung fachlicher KPI-Logiken und Bereitstellung strukturierter KPI-Daten für die weitere Nutzung und Auswertung.
• Vorbereitung Power BI: Vorbereitung und Bereitstellung der Daten für semantische Datenmodelle bzw. Power BI Datasets einschließlich Kennzahlenmodellierung.
• Erfahrung mit der projektseitig bezeichneten ODE-/ODE-S-Umgebung oder mit vergleichbaren Datenintegrations- und Aufbereitungsumgebungen.
• Erfahrung in der Anbindung von Quellsystemen und APIs sowie in der Umsetzung und Orchestrierung von Datenpipelines, insbesondere mit Apache Airflow.
• Sehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung in der Datenintegration.
• Erfahrung in Datenmodellierung, Datenqualität und der Umsetzung fachlicher Regeln innerhalb mehrstufiger Datenverarbeitungs- und Aufbereitungsarchitekturen.
• Erfahrung mit fachlicher KPI-Modellierung und der strukturierten Bereitstellung von KPI-Daten für nachgelagerte Analyse- und Reporting-Lösungen.
• Erfahrung in der Vorbereitung von Daten für semantische Datenmodelle bzw. Power BI Datasets und in der Kennzahlenmodellierung.
• Deutsch und Englisch in Wort und Schrift
• Beratungskompetenz: Erwartet wird eine fachlich strukturierte Bearbeitung der beschriebenen Datenbereitstellungs- und Modellierungsaufgaben sowie eine sichere Abstimmung an den relevanten technischen Übergabepunkten zwischen Datenintegration, Datenaufbereitung und Reporting. Vorgaben zur Arbeitsorganisation oder organisatorischen Einbindung sind ausgeschlossen.