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Data & Analyticsvor 35 Tagen

Senior Data Architect / Data Engineering Consultant (w/m/d)

🏛 Ausgeschrieben von etengo
Contracting⏱ ab 01.10.2026🚀 Start: 01.10.2026 🎓 Senior 🌐 Deutsch

Wir 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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