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Projektdetails
– Datenpipelines, Data-Vault-Schichten und Reports in Snowflake agenisch umsetzen; Modellierung mit dbt, Laden
via ADF
– Data Contracts aufbauen und maschinell durchsetzen; Row-Level Security und Masking einrichten
– CI/CD-Pipelines und GitLab-Workflows etablieren; Decision Records und Datenkatalog mit dem Code pflegen
– ML-Modelle für automatisierten Quartalslauf entwickeln und Scoring-Pipeline in Snowflake bereitstellen
– Power-BI-Reports liefern: Vertriebsportfolio, Cluster-Übersicht und M+3-Vorschau
Must-haves
– Snowflake, dbt, Data Vault (Effective Satellites, Temporal Data Alignment)
– Python, ETL-Pipelines; Azure Data Factory oder gleichwertiger Integrationsdienst
– CI/CD in GitLab, Docker; Data Contracts (maschinell geprüft und durchgesetzt)
– Agentic Engineering; LLM-Integration (z. B. LangChain, Agno o. ä.)
– Power BI; Datenmodellierung und RBAC
Nice-to-haves
– Energiewirtschaft; Marktkommunikation (MaKo, GPKE)
– Scala, Spark oder Databricks
– ISO 27001 / DSGVO-Grundkenntnisse; agile Methoden (Scrum)
– Remote + vor Ort: 1x/ Monat in NRW