Microsoft Fabric und Power BI Developer & Business Intelligence Consultant, Fabric Administrator

11/2025 – 3/2026

Aufbau einer vollautomatisierten Provisionsauswertung auf Basis der Verkaufszahlen in Abhängigkeit von Marge, Verkaufspreis, verkaufter Einheit in enger Zusammenarbeit mit den Stakeholdern.

Data Analyst, Data Engineer, Microsoft Dynamics Crm, Power Bi, Powerapps

11/2024 – 3/2026

Als Fabric Developer, Data Analyst und Data Engineer habe ich über einen Zeitraum von ca. 1,5 Jahren eigenverantwortlich Reporting- und Datenintegrationslösungen in einem modernen Microsoft-Daten-Ökosystem konzipiert, entwickelt und produktiv gesetzt.

Im Bereich Data Engineering habe ich Datenpipelines auf Basis von Microsoft Fabric aufgebaut, Daten aus verschiedenen Quellsystemen – darunter REST-APIs (Power BI, Fabric, Qualtrics), SQL-Server und Azure-Dienste – extrahiert, transformiert und geladen. Zudem habe ich Legacy-Daten aus ADLS Gen1 in moderne Fabric-Architekturen migriert, Azure Data Factory-Prozesse analysiert und weiterentwickelt sowie Geodaten mit Fabric Notebooks und GeoPandas verarbeitet.

Als Data Analyst habe ich KPIs und Dashboards in Power BI entwickelt und dabei eng mit Stakeholdern aus verschiedenen Fachbereichen zusammengearbeitet. Ich habe Einkaufsprozesse, Investitionsdaten, Ressourcenauslastungen und Kundenbefragungen ausgewertet sowie KI-gestützte Analysen mit Azure AI Foundry durchgeführt. In einem nach Scrum organisierten Entwicklerteam habe ich an einem großangelegten Fabric-Migrationsprojekt mitgewirkt.

Parallel dazu habe ich mich aktiv in der internen Power BI & Fabric Community engagiert: Ich habe regelmäßige Sprechstunden angeboten, Fachvorträge in monatlichen Community-Treffen gehalten, Beiträge auf Viva Engage veröffentlicht und einen unternehmensinternen Hackathon vorbereitet. Darüber hinaus habe ich Kollegen gezielt gecoacht und Lösungen strukturiert übergeben.

Apache Spark, Consultant, ETL, IT-Trainer, Microsoft Azure, Online Community Manager, Power Bi, Python

7/2024 – 8/2025

Aufbau einer Vertriebsauswertung zur Darstellung regionaler Vertriebspotenziale inklusive Mehrumsatzchancenanalyse.
Automatisierte Berechnung branchenspezifischer Potenzialkennziffern auf Basis öffentlicher, halböffentlicher und nicht öffentlicher Daten aus unterschiedlichen Quellen.
Erstellung kundenspezifischer Kartendarstellungen zur Auswertung von Vertriebsgebieten auf Basis von Postleitzahlgebieten.

Power Bi, Python, Data Engineer, Marketing- / Vertriebsanalyse