Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Data Architect
Wir suchen einen erfahrenen Data Architect für eine 6-monatige Projektengagement in hybrider Arbeitsweise. In dieser Rolle übernehmen Sie die Verantwortung für die Lösungsgestaltung und leiten Delivery-Teams durch komplexe technische Entscheidungen, um robuste, governable und produktionsreife Lösungen zu gewährleisten.
Ihre Aufgaben umfassen die Gestaltung umfassender Datenarchitekturen mit Fokus auf Katalogisierung, Metadaten, Datenherkunft, Qualität, Ownership und Klassifizierung. Sie stellen sicher, dass Daten vertrauenswürdig, auffindbar, sicher und zweckgerecht sind – von der Quelle bis zur Nutzung. Darüber hinaus bieten Sie architektonische Orientierung bei der sicheren und kontrollierten Einführung von KI- und agentengestützten Funktionen innerhalb von Daten- und Analytics-Plattformen.
Sie entwickeln Architekturen für komplexe End-to-End-Datenlösungen, einschließlich Datenspeicherung, ETL/ELT-Prozesse, Reporting und Analytics. Dabei beraten Sie Stakeholder zu Best Practices in Architektur, Infrastruktur und Engineering für Data-Warehouse- und Data-Lake-Lösungen.
Folgende Qualifikationen sind erforderlich: Umfangreiche praktische Erfahrung in Datenarchitektur und technischer Führung in komplexen Umgebungen. Expertise mit verschiedenen Datenspeichertechnologien (relationale Datenbanken, NoSQL, Graph-Datenbanken, Cloud-Speicher). Kenntnisse in ETL/ELT-Architektur, Datenvirtualisierung im Enterprise-Maßstab sowie Datenmodellierung in großen IT-Landschaften. Vertrautheit mit modernen Arbeitsweisen wie Agile, CI/CD und DevOps. Erfahrung mit On-Premise-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen sowie Cloud-Migrationsprogrammen.
Aktive SC-Sicherheitsfreigabe erforderlich. Die Position ist IR35-konform.
Skills erklärt
- Data Warehouse
- Zentrales Datenspeichersystem, das große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und für Analysen bereitstellt.
- Data Lake
- Ein zentrales Speichersystem, das große Mengen an Rohdaten in verschiedenen Formaten sammelt und speichert, um sie später für Analysen und Auswertungen zu nutzen.
- ETL/ELT
- Datenverarbeitungsprozesse zum Extrahieren von Daten aus Quellen, Transformieren in das gewünschte Format und Laden in Zielsysteme (ETL) oder Laden vor der Transformation (ELT).
- NoSQL
- Datenbanktyp, der Daten nicht in Tabellen speichert, sondern in flexiblen Formaten wie Dokumenten oder Key-Value-Paaren; geeignet für große, unstrukturierte Datenmengen.
- Analytics
- Analyse von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen über Prozesse, Nutzerverhalten oder Geschäftsergebnisse.
- Reporting
- Erstellung und Bereitstellung von Berichten und Auswertungen aus Daten, um Informationen für Entscheidungen zugänglich zu machen.
- APIs
- Schnittstellen, die es verschiedenen Softwareanwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
- Data Governance
- Rahmenwerk für Regeln und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten; wird implementiert, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
- Agile
- Iterative Projektmanagement-Methode, die Flexibilität, regelmäßiges Feedback und inkrementelle Lieferung von Ergebnissen betont.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- DevOps
- Kombination von Entwicklung und Betrieb, die Automatisierung, kontinuierliche Integration und schnellere Bereitstellung von Software ermöglicht.
- Cloud Migration
- Prozess der Verlagerung von IT-Systemen, Daten oder Anwendungen von lokalen Infrastrukturen in Cloud-Umgebungen.
- On Premise
- Betrieb von Softwaresystemen auf den eigenen Servern und Infrastrukturen des Unternehmens statt in der Cloud.
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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