Data Architect (w/m/d) für Industrie 4.0 Datenprojekt

Data Architecture Data Engineering ETL-Pipelines Datenmodellierung Datenintegration IoT ERP-Systeme Odoo MES SCADA Shopfloor-Integration Automatisierungstechnik Elektrotechnik Produktionsumfeld Datenaggregation Datenqualität Datenpipeline-Monitoring IT/OT-Integration Databricks

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Wir suchen einen erfahrenen Data Architect zur Unterstützung eines anspruchsvollen Beratungsprojekts im industriellen Umfeld. Sie werden als technische Schnittstelle zwischen Shopfloor-Systemen, Cloud-Datenplattformen und ERP-Lösungen fungieren und die Gesamtverantwortung für die Dateninfrastruktur tragen.

Ihre Aufgaben umfassen die technische Koordination der Bereiche Daten, ERP, Bilderkennung und Prozessmanagement. Sie werden ETL-Pipelines konzipieren und aufbauen, um heterogene Daten aus Produktionsanlagen, Sensorik und Bilderkennungssystemen zu extrahieren, transformieren und zu migrieren. Dabei sichern Sie konsistente Datenflüsse entlang des Fertigungs- und Aufbereitungsprozesses und definieren Standards zur Datenqualität.

Wesentliche Verantwortungen sind die Anbindung von Shopfloor-Datenquellen wie Automatisierungstechnik und Steuerungssystemen, die Datenmodellierung und -verarbeitung in modernen ERP-Systemen sowie das Monitoring und die Optimierung automatisierter Prozesse. Sie koordinieren technische Anforderungen zwischen Fachbereichen und Product Ownern und arbeiten eng mit dem Projektmanagement zusammen.

Gefordert werden fundierte Erfahrungen als Data Architect, Data Engineer oder IoT Systems Engineer mit nachgewiesener Expertise in industriellen Datenprojekten. Idealerweise bringen Sie Produktionserfahrung im Shopfloor-Umfeld mit, kennen sich mit ERP-, MES- und SCADA-Anbindungen aus und haben praktische Erfahrung mit modernen Datenplattformen. Sehr gute Kenntnisse in ETL-Entwicklung, Datenmodellierung und Datenintegration sind essentiell. Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, analytisches Denken und Qualitätsbewusstsein runden das Profil ab. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich.

Anforderungen

Rollenfamilie: Daten / KI
Sprachen: Deutsch (verhandlungssicher), Englisch (verhandlungssicher)

Projekt

Projektart: Weiterentwicklung
Vermittlung: Über Vermittler

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Skills erklärt

Data Engineering: Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
ETL-Pipelines: Datenverarbeitungsprozess (Extract-Transform-Load), der Daten aus Quellen extrahiert, transformiert und in Zielssysteme lädt.
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.
IoT: Internet of Things bezeichnet die Vernetzung von physischen Geräten und Sensoren, die Daten sammeln und austauschen.
ERP-Systeme: Softwaresysteme zur Verwaltung von Geschäftsprozessen wie Finanzen, Lagerhaltung und Produktion in Unternehmen.
Odoo: Open-Source-ERP-System zur Verwaltung von Geschäftsprozessen wie Vertrieb, Lagerhaltung, Buchhaltung und Personalwesen in einem integrierten System.
MES: Manufacturing Execution System; Softwaresystem zur Steuerung und Überwachung von Produktionsprozessen auf der Shopfloor-Ebene.
SCADA: Supervisory Control and Data Acquisition; Kontrollsystem zur Überwachung und Steuerung von Industrieanlagen und kritischen Infrastrukturen.
Shopfloor-Integration: Verbindung von Produktionsanlagen und Maschinen auf der Werkstattebene mit IT-Systemen zur Datenerfassung und Prozessoptimierung.
Automatisierungstechnik: Einsatz von Maschinen, Steuerungssystemen und Software zur automatisierten Ausführung von Prozessen und Abläufen.
Elektrotechnik: Fachgebiet für die Planung, Entwicklung und Wartung von elektrischen Systemen und Anlagen.
Produktionsumfeld: Die technische Infrastruktur und Systemlandschaft, in der produktive Anwendungen und Services für Endnutzer live betrieben werden.
Datenqualität: Datenqualität beschreibt die Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz von Daten und ist entscheidend für zuverlässige Geschäftsprozesse und Analysen.
IT/OT-Integration: Verbindung von Informationstechnologie (IT) mit Operational Technology (OT) wie Produktionsanlagen, um Daten und Prozesse zu vereinen.
Databricks: Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.

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