Das Unternehmen ist ein führender Anbieter von Software- und Methodikdienstleistungen im Bereich Banksteuerung, Risikomanagement und Ratingverfahren in Deutschland. Die Rolle des Data Architect umfasst die Konzeption und Weiterentwicklung der unternehmensweiten Datenarchitektur mit einem besonderen Fokus auf Massendaten. Zu den Hauptaufgaben gehören das Design von performanten und skalierbaren Datenmodellen sowie die Definition von Standards. Der Data Architect wählt geeignete Technologien aus und integriert diese, um die Performance und Speichereffizienz zu optimieren. Zudem wird erwartet, dass Sie am Aufbau und der Weiterentwicklung moderner Data Pipelines mit Data Engineers mitarbeiten und kontinuierlich Abfragen, Datenmodelle, Partitionierungen und Speicherstrukturen optimieren. Eine enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen, Data Scientists und Datenbankadministratoren ist ebenfalls Teil der Position, um Anforderungen zu verstehen und in Architekturkonzepte zu übersetzen. Der Data Architect erstellt Architektur-Blueprints, Richtlinien und Dokumentationen und coacht die Teams bei der Nutzung der Datenplattform. Das Arbeitsumfeld ist geprägt von einem bunten Team aus engagierten Kolleg*innen und bietet ein spannendes sowie fachlich anspruchsvolles Aufgabenumfeld mit agilen Methoden und interdisziplinärer Zusammenarbeit.
Beschreibung
Anforderungen
Der ideale Kandidat bringt einen akademischen Abschluss im Bereich (Wirtschafts-)Informatik, Naturwissenschaften, Volkswirtschaftslehre, Statistik oder einem vergleichbaren Fach mit. Zudem sollten Sie mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von Datenarchitekturen (on-prem, Cloud oder Hybrid) mitbringen, idealerweise im Umgang mit sehr großen Datenmengen. Kenntnisse in der Datenauswertung mit SQL sowie in einer (statistischen) Programmiersprache wie R, MATLAB, Python, Java oder C++ sind wünschenswert. Sie sollten sicher im Datenmodellieren sein, mit einem Fokus auf Performance und Speicherbedarf. Erfahrung mit ETL-Tools oder Data Integration Frameworks für die Massendatenverarbeitung sowie in der Performance-Optimierung (z. B. Indexing, Partitionierung) sind ebenfalls erforderlich. Ein Verständnis von Data Governance, Security und Datenschutz, insbesondere im Hinblick auf die DSGVO, ist wichtig. Kenntnisse in mindestens einer Cloud-Plattform (z. B. AWS, Azure, GCP) oder die Bereitschaft, sich schnell einzuarbeiten, sind von Vorteil. Darüber hinaus sollten Sie in der Lage sein, komplexe technische Sachverhalte adressatengerecht zu erklären und über eine hohe Eigeninitiative sowie Gestaltungswillen verfügen. Deutschkenntnisse auf mindestens C1-Niveau in Wort und Schrift sind erforderlich.