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Data & AnalyticsAbgelaufen

Senior Data Platform Architect (m/w/d)

🏛 Ausgeschrieben von etengo

Data Engineering Databricks SAP S/4HANA SAP HANA Oracle SQL Microsoft Graph Dataverse Datenarchitektur Datenpipelines Data Governance Cloud-Architekturen Celonis SAP Datasphere SAP BW Deutsch Englisch

Contracting 🎓 Senior 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Senior Data Platform Architect zur Gestaltung und Weiterentwicklung moderner Datenplattformen in einem großen Unternehmen.

Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung von Unternehmensarchitekturen für Daten- und Analyseplattformen sowie den strategischen Aufbau und die Optimierung einer zentralen Datenplattform. Sie konzipieren skalierbare, sichere und leistungsfähige Datenlösungen und integrieren Daten aus verschiedenen Quellsystemen wie ERP-, Cloud- und Legacy-Systemen.

Schwerpunkte Ihrer Tätigkeit sind der Aufbau und die Optimierung von Datenpipelines, Datenreplikationen sowie Monitoring- und Orchestrierungsprozessen. Sie entwickeln fachliche Datenprodukte und businessorientierte Datenmodelle und unterstützen die Modernisierung bestehender BI- und Data-Warehouse-Landschaften. Dabei arbeiten Sie an komplexen Datenintegrations- und Replikationsszenarien für Reporting und Analytics.

Ein wichtiger Aspekt ist die Förderung einer effizienten, standardisierten und zukunftssicheren Datenarchitektur. Sie wirken bei Data Governance, Sicherheitsanforderungen und operativer Stabilität mit und arbeiten eng mit Fachbereichen, Infrastruktur- und Security-Teams zusammen.

Wir erwarten mehrjährige Erfahrung in Data Engineering, Analytics oder Datenarchitektur sowie fundierte Kenntnisse in modernen Datenplattformen und Cloud-Architekturen. Erfahrung mit ERP-Datenlandschaften, Datenintegration und Datenmodellierung ist erforderlich. Idealerweise bringen Sie Kenntnisse in Process-Mining-Tools und SAP-Migrationsprojekten mit.

Sie zeichnen sich durch analytische Denkweise, hohe Eigeninitiative und ausgeprägte Kommunikationsstärke aus. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind notwendig.

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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.
SAP S/4HANA: Modernes ERP-System von SAP auf In-Memory-Datenbank-Basis für Unternehmensressourcenplanung und Geschäftsprozesse.
SAP HANA: In-Memory-Datenbank von SAP; ermöglicht schnelle Datenverarbeitung und Echtzeitanalysen für große Datenmengen in SAP-Systemen.
Oracle: Großes relationales Datenbanksystem für die Verwaltung großer Datenmengen in Unternehmen; wird für komplexe Geschäftsanwendungen und Datenspeicherung eingesetzt.
SQL: Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Dataverse: Dataverse ist eine Microsoft-Plattform zur zentralen Verwaltung von Geschäftsdaten; sie ermöglicht die Speicherung und Nutzung von Daten für Power Platform-Anwendungen.
Datenarchitektur: Strukturelle Gestaltung von Datensystemen, einschließlich Datenmodelle, Speicherung und Zugriffsmuster; definiert, wie Daten organisiert und verwaltet werden.
Datenpipelines: Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
Data Governance: Rahmenwerk für Regeln und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten; wird implementiert, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
Cloud-Architekturen: Planung und Gestaltung von IT-Systemen, die auf Cloud-Infrastrukturen (wie AWS, Azure oder Google Cloud) aufgebaut sind und Skalierbarkeit sowie Flexibilität bieten.
Celonis: Softwareplattform zur Prozessanalyse und -optimierung, die Geschäftsprozesse visualisiert und Verbesserungspotenziale identifiziert.
SAP DataSphere: Cloud-Plattform von SAP für Datenintegration, -verwaltung und -analyse; wird zur zentralen Datenverwaltung in Unternehmen eingesetzt.
SAP BW: Business-Warehouse-Lösung von SAP zur Sammlung, Speicherung und Analyse großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen für Reporting und Entscheidungsfindung.
Deutsch: Natürliche Sprache; wird für Kommunikation, Dokumentation und Zusammenarbeit in deutschsprachigen Umgebungen eingesetzt.
Englisch: Fremdsprache, die in internationalen Projekten, technischer Dokumentation und globaler Kommunikation verwendet wird.

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