Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Security Data & AI Architect (m/w/d)
Wir suchen einen erfahrenen Security Data & AI Architect (m/w/d) für ein langfristiges Projekt im Bereich Risk, Security & Compliance. Die Position ist remote mit gelegentlichen Vor-Ort-Terminen besetzt.
Aufgaben: Sie verantworten die Definition und Umsetzung der Zielarchitektur für eine Security Data Platform auf Basis von Databricks. Dabei bewerten Sie die bestehende SIEM-Infrastruktur, gestalten die Persistence Layer Architektur und integrieren Komponenten wie Cribl und Security Analytics. Sie koordinieren mit Enterprise Architecture, Security Architecture und dem Security Operations Center und entwickeln eine Transformations-Roadmap für die kommenden Jahre.
Anforderungen: - Fundierte Expertise in Databricks Solution Architecture und Data Lakehouse Konzepten - Nachgewiesene Erfahrung mit Azure Databricks - Tiefgreifende SIEM-Kenntnisse (Splunk, Sentinel oder QRadar) - Kompetenz in Data Engineering, Data Pipelines und Security Governance - Fähigkeit zum Stakeholder Management auf Enterprise-Level - Verständnis für Security Analytics Plattformen
Wünschenswert: - Erfahrung in Cybersecurity Operations oder SOC-Umgebungen - Kenntnisse des Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) - Cribl-Expertise - Vertrautheit mit KI/GenAI Security Use Cases - Enterprise Architecture Erfahrung
Das Projekt bietet die Gelegenheit, an einem innovativen Infrastruktur-Transformationsprojekt mitzuwirken und erfordert höchste Fachkompetenz in sicherheitsrelevanten Architekturen. Die Zusammenarbeit ist auf über 12 Monate ausgelegt.
Start: Schnellstmöglich | Arbeitsform: Remote
Skills erklärt
- Azure Databricks
- Cloud-Plattform von Microsoft für Datenanalyse und Machine Learning; wird zur Verarbeitung großer Datenmengen und Erstellung von Datenmodellen eingesetzt.
- Data Engineering
- Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
- Data pipelines
- Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
- Stakeholder Management
- Methode zur Identifikation, Analyse und Verwaltung der Interessen und Anforderungen aller an einem Projekt beteiligten Personen und Gruppen.
- Enterprise Architecture
- Methode zur ganzheitlichen Planung und Gestaltung der IT-Infrastruktur und Geschäftsprozesse eines Unternehmens.
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