Bist du bereit, die deutsche Cannabis-Geschichte mitzuschreiben?
enua ist ein ganzheitlicher Hersteller für medizinisches Cannabis und gehört in Deutschland zu den führenden Anbietern in diesem Markt.
Wir sind ein Team von 50 motivierten Persönlichkeiten in Köln, vereinigt durch die Vision, Menschen mittels nachhaltigem Zugang zu hochwertigem Cannabis ein besseres Lebensgefühl zu schenken und diesen Pioniermarkt nachhaltig mitzuprägen. 000 Apotheken als Kunden haben wir ein Umsatzniveau von 50 Millionen Euro erreicht.
Als nachhaltig profitables und schnell wachsendes Unternehmen sind wir auf der Suche nach talentierten, ambitionierten und leidenschaftlichen Mitarbeitenden. Insbesondere im Bereich Data & Solutions bauen wir derzeit ein Team auf, das die Standards der Branche prägen soll.
Als BI Data Azure Engineer (w/m/d) machst du aus Daten Entscheidungen. Du konzipierst, entwickelst und betreibst moderne BI-Lösungen auf der Azure-Plattform, von Azure Data Factory über Azure Data Lake bis Microsoft Fabric.
Du entwickelst und optimierst SQL-Abfragen, Stored Procedures und Views – für effizientes Reporting und präzise Analysen.
Du entwirfst und implementierst Data Warehouses, Data Marts und Semantic Layer – mit Best Practices und Performance im Blick.
Du arbeitest eng mit Data Analysts, Data Scientists sowie unseren verschiedenen Departments zusammen und übersetzt Business-Anforderungen in tragfähige technische Lösungen.
Du bringst dich bei Architekturentscheidungen im Azure Data & Analytics-Umfeld ein und prägst die technische Ausrichtung.
Fundierte Kenntnisse in Azure Data Services (z.B. Data Factory, Synapse, Data Lake, Microsoft Fabric, Azure SQL)
Sehr gute SQL-Kenntnisse (T-SQL, DAX von Vorteil) inklusive Performance-Optimierung
Anbindung von APIs und Verarbeitung von strukturierten/halbstrukturierten Daten (CSV, JSON, Parquet, etc.)
Know-how im Aufbau von tabularen Modellen (Power BI, Analysis Services Tabular) sowie in Data-Warehouse-Architekturen, Datenmodellierung (Star-/Snowflake-Schema) und Best Practices
Verständnis für Data Warehouse-Architekturen, Datenmodellierung (Star-/Snowflake-Schema) und Best Practices
Sicherer Umgang mit Versionskontrolle (z. B. Git) und DevOps-Prozessen für Data Engineering
Analytische Denkweise, strukturierte Arbeitsweise und die Fähigkeit, komplexe Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen
Fließende Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Bist du bereit, die deutsche Cannabis-Geschichte mitzuschreiben?