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Data Platform Engineering Lead
🏛 Ausgeschrieben von Darwin RecruitmentWir suchen einen erfahrenen Data Platform Engineering Lead für eine führende Position in einem innovativen Technologieunternehmen. In dieser anspruchsvollen Rolle kombinieren Sie technische Expertise mit Führungsverantwortung und gestalten die Datenstrategie und -architektur einer wachsenden Organisation.
Als technischer Leiter werden Sie ein hochqualifiziertes Team von Datentechnikern und -architekten führen und mentorieren. Sie verantworten die Konzeption, Entwicklung und kontinuierliche Weiterentwicklung skalierbarer Datenplattformen und Pipelines. Ihre Aufgaben umfassen die Definition von Technologiestandards, Architekturprinzipien und Best Practices sowie die Sicherstellung von Datensicherheit, Governance und Compliance.
Sie werden komplexe Datenquellen integrieren, hochperformante Lösungen für wachsende Datenvolumina entwickeln und die Plattformleistung kontinuierlich optimieren. Darüber hinaus führen Sie Modernisierungs- und Migrationsinitiativen durch und arbeiten eng mit Datenwissenschaftlern, Analysten, Softwareentwicklern und Produktteams zusammen, um Geschäftsanforderungen in technische Lösungen umzusetzen.
Gefordert werden ein Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder verwandten Disziplinen, mindestens 7 Jahre Erfahrung in Datentechnik oder Datenarchitektur sowie mindestens 3 Jahre in technischer Führungsposition. Sie sollten moderne Datenplattformarchitekturen entwerfen und implementieren können und umfassende Kenntnisse in Big-Data-Technologien mitbringen.
Diese Position bietet die Gelegenheit, eine Datentechnik-Kultur auf höchstem Niveau zu etablieren und die technologische Zukunft einer innovativen Organisation zu prägen.
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.
- Cloud platforms
- Internetbasierte Plattformen (wie AWS, Azure, Google Cloud) zur Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher und Softwareservices ohne lokale Hardware.
- Google Cloud
- Cloud-Computing-Plattform von Google; bietet Infrastruktur, Speicher, Datenbanken und weitere Services für Anwendungen und Datenverarbeitung.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Java
- Programmiersprache, die plattformunabhängig läuft und häufig für Unternehmensanwendungen, Web-Services und Android-Apps verwendet wird.
- Scala
- Programmiersprache, die funktionale und objektorientierte Programmierung kombiniert und auf der Java Virtual Machine läuft; wird eingesetzt für die Entwicklung skalierbarer Anwendungen und Big-Data-Verarbeitung.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- 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).
- Data Warehousing
- Konzept zur zentralisierten Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen für Analysen und Reporting.
- Terraform
- Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
- Ansible
- Automatisierungs-Tool zur Verwaltung, Konfiguration und Bereitstellung von IT-Infrastruktur und Servern ohne Installation von Agenten.
- Apache Airflow
- Open-Source-Plattform zur Orchestrierung und Überwachung von Datenverarbeitungs-Workflows und automatisierten Prozessen.
- Docker
- Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
- 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.
- Team Leadership
- Fähigkeit zur Leitung und Motivation von Teams sowie zur Koordination von Gruppenaufgaben.
- Data Governance
- Rahmenwerk für Regeln und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten; wird implementiert, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
- Data Quality
- Bewertung und Verbesserung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten; wird in Datenmanagement und Business Intelligence eingesetzt.
- Infrastructure as Code
- Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
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