Senior Data Architect / Data Engineering Consultant (w/m/d)
🏛 Ausgeschrieben von etengoWir suchen einen erfahrenen Senior Data Architect / Data Engineering Consultant zur Unterstützung eines anspruchsvollen Beratungsprojekts ab Oktober 2026.
In dieser Rolle konzipieren und gestalten Sie eine moderne Databricks-Lakehouse-Architektur basierend auf Medallion Architecture und Delta Lake. Sie entwickeln skalierbare Datenmodelle, definieren Architekturstandards und Best Practices für Datenintegration und -verwaltung. Ihre Aufgaben umfassen die Analyse bestehender Plattformkomponenten hinsichtlich Skalierbarkeit, Datenqualität, Sicherheit und Performance.
Sie konzipieren umfassende Governance-, Rollen-, Berechtigungs- und FinOps-Konzepte für einen wirtschaftlichen Plattformbetrieb. Darüber hinaus realisieren und optimieren Sie CI/CD-, DevOps- und Infrastructure-as-Code-Ansätze mit automatisierten Deployments und Tests. Sie erstellen performante Datenprodukte und konzipieren die Anbindung von Analytics- und BI-Lösungen.
Gefordert werden mindestens 5 Jahre Projekterfahrung in Data Engineering oder Data Architecture mit nachgewiesener Expertise in produktiven Databricks-Umgebungen. Sie verfügen über tiefgehende Kenntnisse in Data Lakehouse, Delta Lake, Apache Spark und moderner Datenmodellierung. Nachweisbare Expertise in Data Governance, Unity Catalog und Sicherheitskonzepten ist erforderlich.
Technische Anforderungen: Sehr gute Kenntnisse in Microsoft Azure (insbesondere Azure Databricks, ADLS, Azure DevOps), fundierte Erfahrung mit Python, SQL und CI/CD-Pipelines sowie Infrastructure as Code (z.B. Terraform). Kenntnisse im SAP-Umfeld sind wünschenswert.
Sie arbeiten analytisch, strukturiert und eigenständig mit ausgeprägten Kommunikations- und Beratungskompetenzen. Sehr gute Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind erforderlich.
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.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- Medallion Architecture
- Datenlake-Architektur mit drei Schichten (Bronze, Silber, Gold) zur schrittweisen Datenbereinigung und -anreicherung.
- Delta Lake
- Open-Source-Speicherformat, das strukturierte Daten mit Transaktionsfähigkeit und Versionskontrolle verwaltet und häufig in Big-Data-Umgebungen eingesetzt wird.
- Apache Spark
- Open-Source-Framework für verteilte Datenverarbeitung und Datenanalyse; ermöglicht schnelle Verarbeitung großer Datenmengen parallel auf mehreren Computern.
- Data Governance
- Rahmenwerk für Regeln und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten; wird implementiert, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
- Unity Catalog
- Datenverwaltungs-Feature in der Databricks-Plattform zur zentralisierten Kontrolle von Daten-Assets und Zugriffsrechten.
- Datenqualität
- Datenqualität beschreibt die Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz von Daten und ist entscheidend für zuverlässige Geschäftsprozesse und Analysen.
- Microsoft Azure
- Cloud-Plattform von Microsoft für das Hosten von Anwendungen, Speicherung von Daten und IT-Infrastruktur über das Internet.
- Azure Databricks
- Cloud-Plattform von Microsoft für Datenanalyse und Machine Learning; wird zur Verarbeitung großer Datenmengen und Erstellung von Datenmodellen eingesetzt.
- Azure DevOps
- Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- CI/CD Pipelines
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software in Produktionsumgebungen.
- Infrastructure as Code
- Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
- Terraform
- Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
- Power BI
- Ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten durch interaktive Dashboards und Berichte.
- SAP BW
- Business-Warehouse-Lösung von SAP zur Sammlung, Speicherung und Analyse großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen für Reporting und Entscheidungsfindung.
- FinOps
- Praktiken zur Optimierung und Kontrolle von Cloud-Kosten durch Monitoring, Budgetierung und Effizienzmaßnahmen.
- DevOps
- Kombination von Entwicklung und Betrieb, die Automatisierung, kontinuierliche Integration und schnellere Bereitstellung von Software ermöglicht.
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