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(SENIOR) DATA PLATFORM ENGINEER (w/m/d)

Felbermayr Holding

Austria📅 7/10/2026

Descripción

Willkommen bei Felbermayr! Wir sind mit rund 3.300 qualifizierten Mitarbeiter:innen in den Geschäftsfeldern Transport- und Hebetechnik sowie Bau in 17 Ländern Europas erfolgreich tätig. Wir sind stolz auf unsere Mitarbeiter:innen, die in engagierten Teams jeden Tag aufs Neue jede noch so herausfordernde Situation erfolgreich meistern - wir sind Power in Motion! 1 (SENIOR) DATA PLATFORM ENGINEER (w/m/d) Das Besondere am Job Unsere IT befindet sich mitten in einer spannenden Transformationsphase: Mit der Einführung von SAP bauen wir gleichzeitig unsere neue Datenplattform auf. Deine Mission: Du überführst bestehende Reporting- und Datenstrukturen auf unsere neue Plattform auf Basis von Microsoft Fabric und stellst damit - auch während der SAP-Umstellung - verlässliches Reporting sicher. Zu deinen Aufgaben zählen * Du entwickelst und betreibst ETL-/ELT-Pipelines und migrierst Daten aus bestehenden Reporting-Lösungen auf unsere neue Datenplattform * Du setzt unsere bereits definierte Datenplattform auf Basis des Microsoft Fabric Stacks technisch um und arbeitest dabei mit einem modernen Lakehouse-Ansatz * Du entwickelst Datenmodelle und Data Products, die als Grundlage für Reporting und zukünftige Analytics-Anwendungen dienen * Du stellst Daten für unsere BI- und Reporting-Lösungen, insbesondere Qlik Sense und perspektivisch Power BI, bereit * Du sorgst mit automatisierten Prozessen für Datenqualität, Monitoring und einen stabilen Betrieb unserer neuen Reporting-Strukturen * Du arbeitest eng mit unseren Fachabteilungen und externen Partnern zusammen und übersetzt fachliche Anforderungen in technische Lösungen Am besten passt du zu uns, wenn du folgendes Profil mitbringst * Du hast eine Ausbildung (Hochschule, FH, HTL) im Bereich (Wirtschafts-)Informatik, Data Engineering oder Data Science abgeschlossen * Du bringst mehrjährige Erfahrung im Data Engineering mit und hast dabei mit modernen Datenarchitekturen wie Data Warehouse, Data Lake oder Lakehouse gearbeitet - ideale
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