Data Architect Microsoft Purview (m/w/d)

Das Unternehmen verfolgt die Mission, Organisationen datengetriebener, moderner und zukunftsfähiger zu gestalten. Es wird Wert auf Transparenz, Teamarbeit und echte Wirkung gelegt. Die Rolle des Data Architects umfasst die Konzeption und Umsetzung skalierbarer Datenarchitekturen in der Cloud, insbesondere unter Verwendung von Microsoft Azure und verwandten Services. Zu den Hauptaufgaben gehören die Entwicklung und Implementierung von Data Governance Frameworks, die Sicherstellung von Datenqualität, Sicherheit und Compliance sowie die Einführung von Microsoft Purview als zentrale Lösung für Datenkatalogisierung, Klassifizierung und Zugriffssteuerung. Der Data Architect wird auch Kunden auf C-Level beraten, um deren Datenlandschaft strategisch zu modernisieren und die technische Umsetzung im Team zu steuern. Die Definition von Architekturprinzipien und Governance-Standards für nachhaltige Datenplattformen gehört ebenso zu den Aufgaben wie das Mentoring und Coaching von Teamkollegen. Das Arbeitsumfeld ist geprägt von einem hohen Maß an Verantwortung, Weiterentwicklungsmöglichkeiten und einem echten Gestaltungsspielraum, der den Mitarbeitern geboten wird.

Der ideale Kandidat bringt Kommunikationsstärke und Präsentationsfähigkeiten sowohl auf technischer als auch auf fachlicher Ebene mit. Mehrjährige Erfahrung im Design und Aufbau cloudbasierter Datenplattformen, vorzugsweise auf Azure, ist erforderlich. Fundierte Kenntnisse in Microsoft Purview sowie Erfahrung in der Einführung von Data Governance-Strategien sind von großer Bedeutung. Der sichere Umgang mit Infrastructure as Code, CI/CD-Pipelines, wie Azure DevOps und Git, sowie Automatisierung ist unerlässlich. Zudem sollte der Kandidat mit Netzwerk-, Identitäts-, Sicherheits- und Datenschutz-Aspekten moderner Cloud-Plattformarchitekturen vertraut sein. Erfahrung mit Streaming-, Batch- und Hybrid-Datenflüssen wird ebenfalls erwartet. Deutschkenntnisse auf mindestens C2-Niveau sind erforderlich. Wünschenswert sind zudem Erfahrungen in klassischen DWH-Architekturen und Cloud-Migrationen sowie praktische Kenntnisse in der Konzeption und Umsetzung von KI- oder Machine-Learning-Anwendungsfällen im Analytics-Umfeld.