Sie bringen Daten zuverlässig, nachvollziehbar und performant an ihr Ziel – aus SAP- und Non-SAP-Quellen in eine moderne, cloudnahe Datenplattform. Sie übernehmen End-to-End-Verantwortung von der Anforderung bis zur produktiven Strecke.

• Design, Entwicklung und Betrieb von ETL-/ELT-Strecken mit SAP Data Services und SAP Datasphere – inkl. Job-Orchestrierung, Scheduling und Monitoring
• Migration bestehender ETL-Strecken aus SAP BI/ BO in SAP Datasphere, inkl. Refactoring, Test und Cutover
• Integration & Transformation heterogener Quellsysteme (SAP & Non-SAP), inkl. Realtime-Replikation/CDC dort, wo sinnvoll
• Datenqualität & Governance: Aufbau automatisierter DQ-Checks, Lineage/Metadata-Pflege und Dokumentation
• Performanceoptimierung (Push-Down, Parallelisierung, Partitionierung), sowie Kosten-/Leistungs-Tuning in Cloud-Szenarien
• Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen (Anforderungsanalyse, Data Contracts) und Data Analytics-Team (Modellierung, Semantik)
• Wünschenswert wäre CI/CD & Automatisierung: Versionierung, Build/Deploy-Pipelines, Testautomatisierung und "infrastructure as code" für Datenstrecken
• Dokumentation & kontinuierliche Verbesserung der Integrationsarchitektur und Betriebsprozesse

• Studium der (Wirtschafts-)Informatik oder gleichwertige Praxis
• 3+ Jahre ETL-/Data-Engineering-Erfahrung, davon substantiell mit SAP Data Services und (idealerweise) SAP Datasphere
• Sehr gute SQL-Kenntnisse (z. B. SAP HANA SQLScript), Datenmodellierung (3NF/Star/Snowflake) und Datenintegration
• Routine in Betrieb/Monitoring (z. B. BODS Management Console), Fehleranalyse und Job-Stabilisierung
• Deutsch und Englisch in Wort und Schrift
• Orchestrierung/Workflow (z. B. Azure Data Factory, Control-M), Git, Azure DevOps/GitLab CI
• Skripting (z. B. Python), Container-/Cloud-Basics (Azure/AWS/GCP)

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