Data Engineer SAP Datasphere & Power BI (m/w/d)

Dies ist ein Remote Job.

Data Engineer SAP Datasphere & Power BI (m/w/d) - Reporting-Aufbau bei einem familiengeführten Lebensmittelhersteller

Auslastung: ca. 3-4 Tage/Woche, später 2-3

Start: 01. November 2026 ·

Laufzeit: zunächst bis Q1/2027

Über den Kunden

Ein familiengeführtes Unternehmen aus der Lebensmittelproduktion mit mehreren Werken in Deutschland. Mittelstand, kurze

Wege. Kein Konzern, keine Matrix, keine zwölf Abstimmungsrunden, bevor etwas entschieden wird.

Der Ansprechpartner verantwortet den gesamten Operations-Bereich Produktion, Logistik, Einkauf. Auf der kommerziellen Seite gibt es ein

Pendant. Beide wollen dasselbe: endlich belastbare Zahlen.

Über das Projekt

Der Kunde hat bisher ein BI-Tool genutzt, das eigentlich keins ist. Der Vertrag läuft zum 01. Februar aus. Bis dahin muss ein neues Reporting stehen.

Die Architektur ist entschieden: SAP Datasphere als zentrale Datenplattform, Power BI als Frontend. Ein Versuch mit SAP Analytics

Cloud wurde bewusst wieder verworfen, weil die Akzeptanz in den Fachbereichen zu niedrig war.

Das Angenehme daran: Es gibt kein SAP BW und es wird auch keins geben.

Die Rohtabellen kommen 1:1 aus SAP ECC in die Datasphere, dort läuft die komplette Modellierung. Du kämpfst Dich also nicht durch gewachsene Legacy-Strukturen, sondern baust neu.

Ein Implementierungspartner stellt gemeinsam mit der internen IT SAP Datasphere hin und setzt die Schnittstelle zu Power BI auf. Die IT verantwortet auch die Datenanlieferung. Du forderst die Tabellen an, die IT liefert die Rohdaten.

Gesucht wird die Person für den Teil dazwischen. Und das ist der Teil, an dem es steht oder fällt.

Was hier nicht gesucht wird: ein Business Partner, der Anforderungen erhebt und Stakeholder einsammelt. Ein Großteil der Konzeption kommt aus dem Unternehmen, die Kennzahlen und Dimensionen liegen bereits als Liste vor.

Auch das Plattform-Ownership übernimmt später ein interner Lead Data & Analytics, der noch gesucht wird. Deine Aufgabe ist die Modellierung.

Was Du konkret tun wirst

Datenmodelle in SAP Datasphere bauen

Das ist der Schwerpunkt und der größte Anteil Deiner Zeit. Aus rund 150 relevanten SAP-Rohtabellen entstehen konsistente, wiederverwendbare

Modelle. Views, Flows, Analytic Model, Task Chains, Spaces, Berechtigungen.

Eine semantische Datenbasis aufbauen

Erste Welle ist Vertrieb, danach folgen Operations und Supply Chain. Finanzreporting bleibt bewusst außen vor, das kommt in einer späteren

Phase.

Die Anlieferung steuern

Du sagst der IT, welche Tabellen Du brauchst, und klärst mit ihr und dem Implementierungspartner, wie sie ankommen. Extraktionslogik und

Delta-Handling gehören zu Deinem Denkraum, auch wenn die IT den Hebel bedient.

Die Zahlen plausibilisieren

Das ist dem Kunden ausdrücklich wichtig. Wenn am Ende steht, dass ein Großkunde 600 Millionen Umsatz macht, soll jemand stutzig werden, bevor

das Dashboard live geht. Du brauchst genug SAP-Modulverständnis, um zu erkennen, wann eine Zahl nicht stimmen kann.

Die ersten Management-Dashboards in Power BI umsetzen

KPIs und Dimensionen bekommst Du als Liste. Du baust daraus

funktionierende Dashboards, inklusive sauberem Datenmodell und DAX.

Self-Service vorbereiten

Die Fachbereiche sollen später eigene Reports bauen können, ohne dass

die Kennzahlendefinitionen auseinanderlaufen. Du legst die Modelle so

an, dass das trägt.

Standards setzen und übergeben

Namenskonventionen, Modellierungsstandards, Dokumentation. Dazu lernst

Du einen Werkstudenten an und sorgst dafür, dass das Setup an den

späteren internen Lead übergeben werden kann.

Was Dich erwartet

Ein Realitäts-Check, bevor Du Dich meldest.

Der Zeitplan ist sportlich

Der erste belastbare Vertriebsreport soll bis Ende Dezember stehen, im Januar folgt der Feinschliff, zum 01. Februar wird das Altsystem

abgelöst. Das sind ab Start rund sechs Wochen bis zum ersten sichtbaren Ergebnis.

Die Datenqualität ist nicht perfekt

Der Kunde sagt selbst: grüne Wiese mit ein paar Löchern. Die SAP-Daten sind nicht durchgehend sauber strukturiert. Dafür hast Du genau ein

lieferndes System und musst nicht erst herausfinden, welche Quelle was beisteuert.

Die Rolle ist auf Übergabe angelegt Mittelfristig übernimmt ein interner Lead Data & Analytics.

Dein Setup beim Kunden

Du arbeitest vollständig remote, es gibt keine Präsenzpflicht.

Ein fester wöchentlicher Jour fixe ist gesetzt. Daneben hast Du direkten Draht zur internen IT und zum Implementierungspartner.

Voraussetzungen

Das bringst du mit:

Must-haves:

• Mehrjährige Praxis in der Datenmodellierung mit SAP Datasphere, mindestens ein produktiv gegangenes Projekt.
• Du kennst Data Builder, Views, Replication und Transformation Flows, Analytic Model, Task Chains und Data Access Controls aus eigener Arbeit, nicht aus Präsentationen.
• Sicheres Lesen von SAP-Datenstrukturen aus ECC/R3. Du findest Dich in SD und MM zurecht und weißt, welche Tabelle wofür steht.
• Verständnis für die Daten Extraktion aus SAP ERP
• SQL auf sicherem Niveau.
• Power BI solide: Datenmodell, DAX, Anbindung an SAP Datasphere, funktionierende Dashboards mit klarem Erkenntnisgewinn für den Adressaten
• Erfahrung darin, ein Reporting von null aufzubauen.
• Die Bereitschaft nachzufragen, wenn eine Anforderung keinen Sinn ergibt. Der Kunde will ausdrücklich jemanden, der widerspricht, statt alles durchzuwinken.

Nice-to-have:

• Erfahrung im produzierenden Mittelstand oder in der Lebensmittelbranche
• Vertriebs- und Supply-Chain-Kennzahlen, insbesondere Liefertreue und OTIF
• SAP IBP
• SAP Analytics Cloud oder BW/BW4HANA als Herkunft
• Erfahrung darin, interne Teams zu befähigen

Wichtig zum Schwerpunkt: Gesucht wird eher der Engineer, nicht nur der Visualisierer. Wenn Deine Stärke in SAP Datasphere liegt und Power BI

für Dich Handwerk statt Leidenschaft ist, passt das genau. Umgekehrt eher nicht.

Du findest dich wieder? Nice!

Dann bewirb Dich direkt hier im Portal,

Wir melden uns für den Briefing Call. 15 Min reden ist meistens besser, als ins Blaue abzusagen oder lange zu überlegen. Alternativ kannst du

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Briefing Call mit uns. Lockerer 15-Min-Austausch: Wir checken Dein Profil, klären Deine Fragen, geben Dir Background zum Auftraggeber, lesen mit Dir zwischen den Zeilen der Jobbeschreibung und stimmen den Tagessatz ab.

Vorstellung beim Auftraggeber. Mit Deinem DYGITIZED®-Profil, Check auf fachlichen Fit, Track-Record-Match und Cultural Fit.

Feedback vom Auftraggeber. Go oder No Go für ein Kennenlerngespräch.

Kennenlerngespräch mit dem Auftraggeber. Ca. 30 Min über Projekt, Stakeholder-Setup, mögliche Outcomes, Erwartungsmanagement und finaler

Chemistry Check.

Entscheidung von beiden Seiten, bestensfalls Innerhalb von 48-72h.

Vertrag über DYGITIZED®. Alles digital, einmal eingerichtet, läuft.

Onboarding zu Deinem Freelance-Einsatz.

Wer wir sind

DYGITIZED® ist ein Boutique Expert Network mit über 800 Senior Digital Expert:innen im DACH-Raum. Jede:r im Netzwerk durchläuft ein

persönliches Onboarding und unser Assessment nach Skillset, Mindset, Toolset und Cultural Fit.

Fit statt Funnel

Wir gleichen keine Keywords ab, sondern prüfen inhaltlich, ob ein Einsatz zu Dir passt.

Direkter Fachkontakt

Du sprichst mit Menschen, die das Projekt fachlich verstehen, nicht mit Account Manager:innen, die eine Liste abtelefonieren.

Fachlichkeit aus eigener Erfahrung

Wir schreiben nur aus, was wir selbst durchdrungen haben. Das Ergebnis sind klare Briefings, realistische Erwartungen und keine bösen Überraschungen im Projekt.

Freelancer-Brille

Wir kommen selbst aus der Freelance-Welt und wissen, was nervt: schwammige Scopes, späte Zahlungen, Funkstille.

Bei uns gibt es pünktliche Rechnungen, ehrliches Feedback und eine:n feste:n Ansprechpartner:in.

Beidseitige Selektion

Auch mal ein Nein, von beiden Seiten. Das gehört dazu.

Mittelstand-DNA

Wir kennen die Realität von Hidden Champions und Familienunternehmen, nicht nur die Agentur- und Konzernwelt.

Hier erfährst du mehr über uns und unseren Ansatz:We are DYGITIZED

Was DYGITIZED® nicht ist

• Kein Body-Shopping. Wir schieben keine Profile durch, um Volumen zu machen.
• Kein Recruiter-Gedöns. Wenn ein Projekt anstrengend wird, sagen wir Dir das vorher.
• Keine Plattform-Anonymität. Du hast eine:n Ansprechpartner:in mit Namen, nicht ein Ticketsystem.