Über Bennet
Datenpipelines, Data Warehousing und Reporting im Microsoft Data Stack – von der Integration heterogener Datenquellen bis zum produktiven Power BI Dashboard.
Schwerpunkte:
- ETL/ELT: Datenpipelines mit SQL Server und Azure Data Factory für Daten aus Datenbanken, APIs, ERP-Systemen, Cloud-Quellen und Flat Files.
- Data Warehousing: Data Warehouses und dimensionale Datenmodelle auf SQL Server.
- Reporting: Power BI Dashboards und Reporting-Lösungen mit Power Query & DAX.
Tech Stack:
SQL Server · T-SQL · Power BI · Azure Data Factory · DAX · Python · Azure DevOps · Git
100% remote | Verfügbarkeit in CET
Deutsch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Englisch
Verhandlungssicher
Nur remote
Führt Projekte hauptsächlich remote aus
Projekt- und Berufserfahrung
- Eigenprojekt - https://github.com/BGurklies/olist-ecommerce-dwhE-Commerce Data WarehouseMärz 2026 - Heute (3 Monate)
- Eigenentwicklung eines produktionsnahen Data Warehouse auf MS SQL Server – zentraler Datenspeicher zur strukturierten, qualitätsgesicherten und auswertungsbereiten Konsolidierung aller Unternehmensdaten.
- Dreischichtige Architektur (Raw / Cleansed / Mart) mit Batch-Historisierung, inkrementellem Ladekonzept (MERGE + SHA2-256 Row-Hash Change Detection), Datenqualitätsprüfung und vollständigem Audit-Trail.
- Metadata-Driven Orchestrierung über eine zentrale Konfigurationstabelle mit automatisiertem Scheduling via SQL Server Agent.
- Kimball Star Schema im Mart als Grundlage für ein mehrseitiges Power BI Dashboard zu Vertrieb, Operations und Kundenkennzahlen.
- Garbe IndustrialReal Estate Budget Reporting AutomationIMMOBILIENJuni 2025 - September 2025 (3 Monate)Hamburg, Deutschland
- Vollautomatisierung des zuvor manuellen ERP-Budget-Reportings — Zusammenführung, Bereinigung und Aufbereitung aller Rohdaten aus heterogenen Quellsystemen in einem SQL-basierten Datenflow auf MS SQL Server.
- Automatisiertes monatliches Scheduling via SQL Server Agent — fertiger Report wird direkt für Fachabteilungen bereitgestellt; manuelle Aufbereitungsschritte vollständig eliminiert, historische Datenanalysen ermöglicht.
- Garbe IndustrialData EngineerIMMOBILIENMärz 2025 - November 2025 (8 Monate)Hamburg, Deutschland
- 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 MS SQL Server – Ablösung manueller Datenaufbereitungsprozesse durch automatisierten, qualitätsgesicherten Datenfluss über das DWH.
- Migration bestehender SSIS-Strecken auf native 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 das Portfoliomanagement-Reporting im Immobilienfonds-Management – Fachabteilungen erhalten vollautomatisch aktuelle Auswertungen ohne manuelle Vorarbeit an den Quelldaten.
- 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.
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Ausbildung und Abschlüsse
- Bachelor of Science Informatik / SoftwaretechnikTechnische Hochschule Lübeck2025Schwerpunkte: Data Engineering, Data Analytics, Softwareentwicklung, Machine Learning. Abschlussnote: 1,9 | Thesis-Note: 1,0. Bachelor-Thesis: "Entwicklung und Optimierung eines hybriden Deep Learning Modells zur Erkennung und Klassifikation von Krebs in Blasen- und Nierengewebe in Zystoskopie-Bildern". Tools: Python · PyTorch · CNN · GAN · Transfer Learning.
Zertifizierungen
- Google Advanced Data Analytics Professional CertificateCoursera2024