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Data Vault 2.0 Architekt – Data Warehouse Migration
Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer oder Data Modeler mit Expertise in Data Vault 2.0 für ein anspruchsvolles Modernisierungsprojekt. Sie werden die Architektur und Migration eines unternehmensweiten Data Warehouse leiten und dabei komplexe Datenstrukturen neu gestalten.
Ihre Aufgaben umfassen die Konzeption und Implementierung einer Data Vault 2.0 Architektur, die Migration von Legacy-Systemen zu modernen Cloud-Plattformen sowie die Integration und Konsolidierung von etwa 20 Quellsystemen. Sie werden rund 500 Datenentitäten in ein einheitliches Datenmodell überführen und dabei Raw Vault sowie Business Vault Layer aufbauen und pflegen.
Darüber hinaus definieren Sie Datenintegrations- und Transformationsprozesse, treiben Standardisierung und Data Governance voran und unterstützen die Automatisierung von Entwicklungs- und Deployment-Prozessen.
Gefordert werden umfangreiche praktische Erfahrungen mit Data Vault 2.0, nachgewiesene Erfolge bei Data Warehouse Modernisierungen und Migrationen sowie tiefes Verständnis von Raw Vault, Business Vault und Data Vault Modellierungsmethodologien. Sie sollten Enterprise-Datenmodelle entwerfen können, komplexe Mehrquellen-Szenarien beherrschen und in großskaligen Datenumgebungen sicher arbeiten.
Vorteilhaft sind Kenntnisse in Google Cloud Platform, BigQuery, Python sowie Erfahrung mit Data Vault Automatisierungstools und KI-gestützten Entwicklungswerkzeugen.
Das Projekt ist vollständig remote ausgerichtet. Englischkenntnisse sind erforderlich. Die Position ist auf 6 Monate befristet und beginnt im August 2026.
Skills erklärt
- Data Vault 2.0
- Datenmodellierungsmethode für Data Warehouses, die flexible, skalierbare und wartbare Datenstrukturen durch standardisierte Tabellenmuster schafft.
- Data Engineering
- Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
- Data modeling
- Methode zur strukturierten Darstellung und Organisation von Daten in Datenbanken oder Informationssystemen, um Beziehungen und Abhängigkeiten abzubilden.
- Data Warehouse Modernization
- Die Umgestaltung und Aktualisierung von Datenlagern auf neue Technologien, Architekturen oder Cloud-Plattformen zur Verbesserung von Performance und Skalierbarkeit.
- Raw Vault
- Datenspeicherungskonzept in Data-Warehouse-Architekturen, das Rohdaten unverändert speichert; wird als Zwischenschicht zur Datenverwaltung und zum Aufbau von analytischen Datenstrukturen verwendet.
- Business Vault
- Datenmodellierungsmethode in Data Warehouses, die historische Daten strukturiert speichert und Änderungen nachverfolgbar macht.
- Data Integration
- Data Integration ist der Prozess der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches System oder Format.
- Enterprise Data Models
- Strukturierte Darstellung von Datenbeziehungen und -strukturen auf Unternehmensebene; wird eingesetzt, um Datenkonsistenz und Integration über mehrere Systeme hinweg sicherzustellen.
- BigQuery
- Cloud-basierte Datenbank von Google zur Speicherung und Analyse großer Datenmengen; ermöglicht schnelle SQL-Abfragen auf Terabyte-Datenmengen.
- Google Cloud Platform
- Cloud-Computing-Dienste von Google, die Infrastruktur, Datenverarbeitung, Machine Learning und weitere IT-Services bereitstellen.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
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