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 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 Datenintegrationsprojekte leiten, Lösungen für steigende Datenvolumina und anspruchsvolle Verarbeitungsanforderungen entwerfen und Plattformmodernisierungsinitiativen vorantreiben. Enge Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern, Analysten, Softwareentwicklern und Produktteams gehört ebenso zu Ihren Verantwortungen wie die Optimierung von Leistung, Zuverlässigkeit und Effizienz.
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. Umfangreiche Erfahrung mit modernen Datenplattformarchitekturen, Big-Data-Technologien und Cloud-Umgebungen ist erforderlich. Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, technische Anforderungen in geschäftliche Lösungen zu übersetzen, sind essentiell.
Das Unternehmen bietet ein wettbewerbsfähiges Gehaltspaket, Bonusregelungen und die Möglichkeit, in einem innovativen Umfeld an zukunftsweisenden Technologien zu arbeiten.
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.
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Häufige Fragen zu Nexus
- Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?
- Nexus richtet sich an selbstständige IT-Freelancer, die regelmäßig auf Projektausschreibungen antworten. Die Plattform automatisiert den gesamten Bewerbungsprozess – von der Analyse der Ausschreibung bis zum Versand der Bewerbung.
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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