Data Architect (Airflow, GitLab CI/CD, AWS)
🏛 Ausgeschrieben von mund consulting AGFür ein Projekt im Energiesektor suchen wir einen erfahrenen Data Architect (m/w/d) zur Konzeption und Umsetzung moderner Datenarchitekturen. Die Position ist vollständig remote und bietet die Möglichkeit, an zukunftsweisenden Dateninfrastrukturen zu arbeiten.
Aufgaben: Sie analysieren und konzipieren Datenarchitekturen, Datenmodelle sowie Datenintegrations- und Migrationskonzepte. Dabei entwickeln Sie Data-Governance-Strategien für Datenplattformen, Data Warehouses und Data Lakes. Ein Schwerpunkt liegt auf der Automatisierung der Dateninfrastruktur mittels Airflow und GitLab CI/CD sowie der Implementierung im AWS-Umfeld. Sie dokumentieren alle Architekturentscheidungen und stellen sicher, dass Lösungen den Qualitätsstandards entsprechen.
Anforderungen: - Nachgewiesene Expertise in der Konzeption von Datenarchitekturen und automatisierten Datenerfassungsprozessen - Fundierte Kenntnisse in Big-Data-Services (Hadoop, Spark, AWS EMR) - Erfahrung mit AWS-Umgebungen und ITIL-konformer Operationalisierung - Schwerpunkt auf Datensicherheit, Datenintegrität und Compliance - AWS Certified Data Analytics und ITIL Foundation Certificate erforderlich - Verhandlungssichere Deutschkenntnisse - Idealerweise 8+ Jahre Erfahrung in relevanten Datenarchitektur-Projekten
Methoden & Tools: Scrum, MS Teams, JIRA, Confluence, Airflow, GitLab CI/CD, AWS und verwandte Technologien.
Diese Rolle bietet die Chance, komplexe Datenherausforderungen zu lösen und nachhaltige Lösungen in einem dynamischen Umfeld zu gestalten.
Skills erklärt
- Airflow
- Open-Source-Plattform zur Planung, Überwachung und Automatisierung von Datenverarbeitungs-Workflows.
- GitLab CI/CD
- Integrierte Plattform in GitLab für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung von Softwareprojekten mit automatisierten Tests und Deployments.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Hadoop
- Open-Source-Framework für verteilte Verarbeitung großer Datenmengen auf Clustern von Computern.
- Spark
- Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen; wird verwendet um Daten schnell zu analysieren und zu transformieren.
- Data Governance
- Rahmenwerk für Regeln und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten; wird implementiert, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
- Datenarchitektur
- Strukturelle Gestaltung von Datensystemen, einschließlich Datenmodelle, Speicherung und Zugriffsmuster; definiert, wie Daten organisiert und verwaltet werden.
- Datenmodellierung
- Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
- Datenintegration
- Prozess der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches System oder Format.
- Datenmigration
- Prozess zum Übertragen von Daten von einem System in ein anderes; wird durchgeführt bei Systemwechseln oder Konsolidierungen.
- 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.
- ITIL Foundation
- Zertifizierung, die grundlegende Kenntnisse des ITIL-Frameworks (Best Practices für IT-Service-Management) nachweist.
- Scrum
- Agile Projektmanagement-Methode, die Arbeit in kurzen Zyklen (Sprints) organisiert und regelmäßige Abstimmungen vorsieht.
- Jira
- Projektmanagement- und Issue-Tracking-Tool von Atlassian; wird verwendet, um Aufgaben zu planen, zu verfolgen und Workflows zu organisieren.
- Confluence
- Atlassian-Softwaretool zur Erstellung, Verwaltung und gemeinsamen Bearbeitung von Dokumentationen und Wikis im Team.
- MS Teams
- Kommunikations- und Kollaborationsplattform von Microsoft für Messaging, Videokonferenzen und Dateiaustausch; wird eingesetzt für Teamkommunikation und Remote-Zusammenarbeit.
- Datensicherheit
- Maßnahmen und Praktiken zum Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff, Verlust oder Beschädigung. Wird in IT-Systemen, Netzwerken und Prozessen implementiert.
- Datenintegrität
- Sicherstellung, dass Daten vollständig, korrekt und unverändert bleiben, von der Erfassung bis zur Nutzung.
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Häufige Fragen zu Nexus
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