Data Engineer | SQL Server • Azure Data Factory • Power BI

3/2025 – 11/2025

• Aufbau und Weiterentwicklung automatisierter Datenpipelines zur Integration von Immobilien- und Finanzdaten aus heterogenen Quellsystemen (Datenbanken, Cloud-Storages, APIs, ERP, Flat-Files) in das zentrale Data Warehouse auf Basis von SQL Server – Ablösung manueller Datenaufbereitungsprozesse durch automatisierten, qualitätsgesicherten Datenfluss über das DWH.
• Migration bestehender SSIS-Strecken auf native T-SQL Stored Procedures – Konsolidierung der ETL-Logik auf Datenbankebene für bessere Wartbarkeit und Performance durch Indexierung und inkrementelle Ladeprozesse.
• Design und Implementierung von Power BI Dashboards für Controlling- und Portfoliomanagement-Reporting mit GuV-, Salden- und Portfolioanalysen – automatisierte Bereitstellung aktueller Auswertungen auf Basis des Data Warehouses.
• CI/CD für DWH-Komponenten mit Azure DevOps – standardisierte, versionierte Deployments in Test- und Produktivumgebung.
• Entwicklung eines MCP-Servers zur KI-gestützten Datenbankabfrage auf Oracle und SQL Server – ermöglicht natürlichsprachliche Datenanalysen im Entwicklungsumfeld.

Business Intelligence (BI), Data Engineer, Data Warehousing, Datenanalyse, Datenbankentwicklung, ETL, Microsoft Azure, Microsoft SQL-Server (MS SQL), Power Bi, SQL

5/2024 – 2/2025

• Anforderungsanalyse mit Fachabteilungen sowie Konzeption und Implementierung von Power BI Dashboards mit DAX und Power Query – Ablösung manueller Datenanalysen und -aufbereitungen durch automatisierte Reporting-Prozesse für operative Teams, Product Owner und die Softwareentwicklung.
• Entwicklung einer Power App als zentraler Einstiegspunkt für Power BI Reports – Bündelung mehrerer Berichte in einer Anwendung mit rollen- und fachbereichsspezifischen Ansichten sowie Row-Level-Security für granularen Datenzugriff je Fachbereich.
• Aufbau von Datenpipelines mit Microsoft Fabric Dataflows Gen2 zur Integration und Transformation von Daten aus SQL Server, APIs und Flat-Files – Sicherstellung konsistenter Datenqualität und performanter Ladeläufe als Grundlage für das Power BI Reporting.

Business Intelligence (BI), Data Engineer, Data Warehousing, Datenanalyse, Datenbankentwicklung, ETL, Microsoft Azure, Microsoft SQL-Server (MS SQL), Power Bi, SQL, Transact-Sql

4/2024 – 8/2024

• Konzeption und Implementierung einer automatisierten BI-Lösung für das Qualitätsmanagement (ca. 250 Verteiler) durch die Konsolidierung bestehender Excel-basierter Analysen und die Modernisierung eines bestehenden Power-BI-Reports mit einem Star-Schema-Datenmodell sowie automatisierter Datenintegration aus Flat Files (CSV, XLSX), SQL-Server-Datenbanken und der SharePoint API mittels Microsoft Fabric Dataflows Gen2.
• Entwicklung von Qualitäts-KPI-Auswertungen (Reklamationsquoten, Kontrollraten und Auflagenzahlen) zur Bewertung der Verteiler-Performance sowie für KW-Vergleiche, Trend- und geografische Auswertungen in einem mehrseitigen Power BI Report.
• Tagesaktuelle, automatisch aktualisierte Bereitstellung einer einheitlichen und validierten Reporting-Grundlage für das gesamte operative QM-Team – deutliche Zeitersparnis gegenüber vorheriger manueller Analyse und Kennzahlvalidierung sowie schnellere und verlässlichere datenbasierte Entscheidungsfindung im Fachbereich.

Business Intelligence (BI), Datenanalyse, ETL, Microsoft Azure, Power Bi

5/2023 – 4/2024

• Entwicklung von ETL/ELT-Pipelines in SQL Server und Azure Data Factory zur Integration und Konsolidierung von Daten aus SQL-Server-Datenbanken, APIs, ERP-Systemen und Flat-Files.
• Optimierung der Pipeline-Läufe durch angepasstes Scheduling und Parallelisierung von Ladeprozessen – Reduktion von Laufzeiten und Datenbanklast für eine zuverlässige Datenbereitstellung.

Data Engineer, Data Warehousing, Datenbankentwicklung, ETL, Microsoft Azure, Microsoft SQL-Server (MS SQL), SQL, Transact-Sql