Senior Specialist Data Governance & Data Architecture

Data Governance Data Architecture Metadatenmanagement Data Cataloguing Data Ownership Datenmodellierung Azure AWS GCP Data Lake Data Warehouse ETL ELT Datenpipelines Orchestrierungs-Frameworks Cloud-Plattformen Data Management Plattform-Engineering

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Wir suchen einen erfahrenen Senior Specialist für Data Governance und Data Architecture an unserem Standort in der Steiermark. Diese Rolle bietet die Möglichkeit, unternehmensweite Datenstrategien zu gestalten und moderne Datenplattformen zu entwickeln.

In dieser Position verantworten Sie die Entwicklung und Optimierung von Data-Governance-Frameworks, Standards und Prozessen im gesamten Unternehmen. Sie gestalten die Architektur moderner Datenplattformen und richten diese an den Geschäftsanforderungen aus. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Etablierung und Sicherung hoher Datenqualität durch geeignete Methoden, Kennzahlen und Richtlinien.

Zu Ihren Aufgaben gehören Metadatenmanagement, Data Catalog, Data Lineage und Datenmodellierung. Sie fungieren als Schnittstelle zwischen Business und IT, beraten Fachbereiche und technische Teams bei Daten- und Architekturthemen und arbeiten in bereichsübergreifenden Projekten mit internen und externen Stakeholdern zusammen.

Wir erwarten eine abgeschlossene technische oder wirtschaftliche Ausbildung mit Schwerpunkt Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Data Management. Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data Governance, Data Architecture oder Plattform-Engineering ist erforderlich. Fundierte Kenntnisse in Metadatenmanagement, Data Cataloguing und Datenmodellierung sind notwendig.

Erfahrung mit modernen Cloud-Plattformen wie Azure, AWS oder GCP sowie mit Datenplattformen und Data-Lake-Architekturen wird vorausgesetzt. Verständnis von Data Warehouses, ETL-/ELT-Prozessen und Orchestrierungs-Frameworks ist essentiell. Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse sowie ausgeprägte Kommunikations- und Stakeholder-Management-Skills runden das Profil ab.

Die Position wird hybrid ausgeübt und bietet die Chance, in einem innovativen Umfeld an zukunftsweisenden Datenprojekten mitzuwirken.

Anforderungen

Rollenfamilie: Daten / KI
Sprachen: Deutsch (verhandlungssicher), Englisch (verhandlungssicher)

Projekt

Vermittlung: Über Vermittler

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Skills erklärt

Data Governance: Rahmenwerk für Regeln und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten; wird implementiert, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
Data cataloguing: Systematische Erfassung und Dokumentation von Datenbeständen in einer Organisation, um Datenquellen auffindbar und verwaltbar zu machen.
Datenmodellierung: Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
Azure: Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
AWS: Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
GCP: Google Cloud Platform ist die Cloud-Computing-Infrastruktur von Google für Hosting, Datenverarbeitung und verschiedene Cloud-Services.
Data Lake: Ein zentrales Speichersystem, das große Mengen an Rohdaten in verschiedenen Formaten sammelt und speichert, um sie später für Analysen und Auswertungen zu nutzen.
Data Warehouse: Zentrales Datenspeichersystem, das große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und für Analysen bereitstellt.
ETL: Prozess zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen in Zieldatenbanken oder Data Warehouses.
ELT: Ein Datenverarbeitungsprozess, bei dem Daten zuerst extrahiert und geladen werden und die Transformation erst im Zielsystem stattfindet.
Datenpipelines: Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
Cloud-Plattformen: Internetbasierte Infrastrukturen (wie AWS, Azure, Google Cloud), auf denen Anwendungen, Daten und Services bereitgestellt und genutzt werden.
Data Management: Systematische Verwaltung, Organisation und Pflege von Datenbeständen in Unternehmen zur Sicherung von Datenqualität und Verfügbarkeit.
Plattform-Engineering: Disziplin zur Entwicklung und Verwaltung von standardisierten IT-Plattformen, die Entwicklungsteams als Self-Service-Infrastruktur bereitstellen.

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