Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Data Architect für KI-Anwendungsfälle im Schienenverkehr
🏛 Ausgeschrieben von Westhouse Consulting GmbHWir suchen einen erfahrenen Data Architect (m/w/d) für die Konzeption und Weiterentwicklung von unternehmensweiten Datenarchitekturen in cloudbasierten Umgebungen. Die Position ist vollzeitig angestellt und bietet flexible Arbeitsoptionen mit Standort in Deutschland.
In dieser Rolle verantworten Sie die strategische Gestaltung von Datenplattformen und definieren Architekturprinzipien sowie Best Practices für deren Entwicklung und Betrieb. Sie konzipieren Datenarchitekturen für Data Lakes, Data Warehouses und verteilte Datenplattformen und entwerfen Integrationsarchitekturen zur Anbindung heterogener Quellsysteme. Ein Schwerpunkt liegt auf der Konzeption von Lösungsansätzen für die Integration von Machine-Learning- und KI-Use-Cases in bestehende Datenplattformen.
Weitere Aufgaben umfassen die Definition von Standards für Datenqualität, Governance, Security und Compliance, die Durchführung von Architektur-Reviews sowie die Erstellung technischer Spezifikationen als Grundlage für Entwicklungsteams. Sie bewerten Architekturentscheidungen im Kontext von Skalierbarkeit, Performance, Sicherheit und Wartbarkeit und unterstützen die Cloud-Transformation bestehender Systeme.
Gefordert werden mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Konzeption von Daten- und KI-Architekturen sowie in der strategischen Modernisierung von Datenplattformen in Cloud-Umgebungen (AWS, Azure). Umfangreiche Erfahrung im Management komplexer IT- und Datenplattformen im Schienenverkehr sowie in der Leitung von Transformationsvorhaben und interdisziplinären Projektteams ist erforderlich. Kenntnisse in der Entwicklung von Daten- und KI-Strategien sowie in der Identifikation von KI-Anwendungsfällen sind essentiell.
Deutschkenntnisse sind notwendig. Das Projekt läuft über einen definierten Zeitraum mit Vollzeitumfang.
Skills erklärt
- Datenarchitektur
- Strukturelle Gestaltung von Datensystemen, einschließlich Datenmodelle, Speicherung und Zugriffsmuster; definiert, wie Daten organisiert und verwaltet werden.
- Cloud-Plattformen (AWS / Azure)
- Infrastruktur-Services von Amazon und Microsoft für Computing, Speicherung und Datenverarbeitung in der Cloud; ermöglichen flexible und skalierbare IT-Ressourcen ohne eigene Hardware.
- Data Lakes
- Zentrale Speichersysteme für große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten; werden für Datenanalyse und Business Intelligence genutzt.
- Data Warehouses
- Zentrale Datenbanksysteme, die große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und für Analysen und Berichte bereitstellen.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- KI-Integration
- Einbindung von Künstlicher Intelligenz und Machine-Learning-Modellen in bestehende Systeme und Anwendungen; wird zur Automatisierung und Optimierung von Prozessen eingesetzt.
- Datenmodellierung
- Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
- Data Governance
- Rahmenwerk für Regeln und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten; wird implementiert, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
- Projektmanagement
- Planung, Koordination und Überwachung von Projekten, um diese termingerecht, im Budget und mit der geforderten Qualität abzuschließen.
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