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Data Analytics Architect (w/m/d)

Woodmark Consulting AG

Grasbrunn

Vor Ort

EUR 60.000 - 100.000

Vollzeit

Vor 30+ Tagen

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Zusammenfassung

Ein innovatives Unternehmen sucht einen erfahrenen Spezialisten im Datenbankumfeld, der die Leidenschaft für Daten und deren Potenzial teilt. In dieser spannenden Rolle wirst du Teil eines dynamischen DevOps-Teams und bist verantwortlich für die Definition von Datenarchitekturen sowie die Entwicklung analytischer Datenmodelle. Du wirst eng mit Data Engineers zusammenarbeiten, um wertvolle Datenprodukte zu schaffen, die in Dashboards und Data Science Modellen Anwendung finden. Wenn du über fundierte Kenntnisse in SQL und Python verfügst und die Herausforderungen der Datenverarbeitung in der Cloud meistern möchtest, ist dies die perfekte Gelegenheit für dich, einen bedeutenden Beitrag zu leisten.

Qualifikationen

  • Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Datenbankumfeld und exzellentes Datenverständnis.
  • Tiefgreifende Kenntnisse in analytischen Architekturen und Datenmodellierungs-Paradigmen.

Aufgaben

  • Verantwortung für die Definition der Datenmodellierung und Strukturierung der Systeme.
  • Entwicklung analytischer Datenmodelle zur Integration und Historisierung von Daten.

Kenntnisse

Datenbankumfeld
Datenmodellierungs-Paradigmen
Analytics-Architekturen
Datenverarbeitung in der Cloud
SQL
Python
Change Data Capture
Data Lineage
Data Catalog
Data Mesh
Metadata Management

Tools

AWS
Databricks
Snowflake
Microsoft Fabric
dbt

Jobbeschreibung

Job-ID

We make the world better with data

Die Woodmark Consulting AG gehört zu den führenden deutschen IT-Beratungsunternehmen für AI, Data & Analytics. Wir begeistern Menschen durch unsere Leidenschaft für Daten & Innovation. Das Leben unserer Werte Respekt, Offenheit, Vertrauen und Fürsorge sorgt für eine ausgezeichnete Unternehmenskultur und ist die Basis unseres Erfolgs.
Nutze auch du deine Leidenschaft für Daten & Innovation und erschließe mit uns deren Potential. So schaffen wir gemeinsam einen Mehrwert für Kunden, Gesellschaft und Umwelt.


Was dich bei uns erwartet

Deine bunte Aufgabenpalette

DevOps wird durchgehend gelebt: Du bist in einem DevOps Team verantwortlich für die Definition der Datenmodellierung und die Strukturierung der datenhaltenden Systeme und sorgst im Zusammenspiel mit dem Plattform Architekten für die Abdeckung der Anforderungen an die Datenarchitektur.
Anforderungen visualisieren: Basierend auf den Informationen der Fachbereiche entwirfst Du analytische Datenmodelle, um Datenbestände zu integrieren, historisieren und technisch sowie inhaltlich flexibel und erweiterbar zu gestalten.
Datenprodukte entwickeln: Anhand deiner Vorgaben transformieren Data Engineers diese auf der Analytics Plattform in werthaltige Datenprodukte, die dann z.B. in Dashboards oder Data Science Modellen verwendet werden.


Was du für deinen Start bei uns brauchst
  • Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Datenbankumfeld, exzellentes Datenverständnis und tiefgreifende Kenntnisse in analytischen Architekturen datenhaltender Systeme.
  • Exzellente Kenntnisse der unterschiedlichen Datenmodellierungs-Paradigmen Data Vault 2.0, 3NF und Star Schema.
  • Exzellente Kenntnisse der unterschiedlichen Analytics-Architekturen Inmon, Kimball, Data Lake, Data Lakehouse und Lambda.
  • Solide Kenntnisse in der Datenverarbeitung in der Cloud, insbesondere mit AWS, Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric oder dbt.
  • Fundierte Kenntnisse in SQL und Python.
  • Kenntnisse in den Bereichen Change Data Capture, Data Lineage, Data Catalog, Data Mesh und Metadata Management.
  • Exzellentes Datenverständnis, um Datenbestände zu analysieren, zu hinterfragen und in den Kontext größerer Gesamtdatenbestände inhaltlich zu integrieren.

Das hast du auf Lager

Expertise ist selbstverständlich: Du hast mehrjährige Erfahrung

  • im Umgang mit Datensystemen und der Abbildung von Geschäftslogiken.
  • im eigenständigen Erstellen von Konzepten und Entwicklungs-Guidelines.
  • in Pilotierung, Konzeption und Aufbau integrierter Datenbestände.
Hol dir deinen kostenlosen, vertraulichen Lebenslauf-Check.
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