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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Join our DevOps team to define data modeling and structure data systems.
- Arbeitgeber: Woodmark Consulting AG is a leading German IT consulting firm focused on AI, Data & Analytics.
- Mitarbeitervorteile: Enjoy a vibrant company culture based on respect, openness, trust, and care.
- Warum dieser Job: Leverage your passion for data and innovation to create value for clients and society.
- Gewünschte Qualifikationen: 5+ years in database environments with expertise in analytical architectures and data modeling paradigms.
- Andere Informationen: Work with cutting-edge technologies like AWS, Databricks, and Snowflake.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
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.
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
#J-18808-Ljbffr
Data Analytics Architect (w/m/d) Arbeitgeber: Woodmark Consulting AG
Kontaktperson:
Woodmark Consulting AG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analytics Architect (w/m/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Bekannten, die bereits in der Datenanalyse oder im IT-Beratungsbereich tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologien! Informiere dich über aktuelle Trends in der Datenarchitektur und -modellierung, insbesondere über Data Vault 2.0 und Cloud-Lösungen wie AWS oder Snowflake. Das zeigt dein Engagement und deine Leidenschaft für das Thema.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe, wie du deine Erfahrungen mit SQL, Python und den verschiedenen Datenmodellierungs-Paradigmen klar und präzise präsentieren kannst. Technische Fragen sind oft ein zentraler Bestandteil des Auswahlprozesses.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für Daten! In Gesprächen oder Interviews solltest du Beispiele nennen, wie du innovative Lösungen im Datenbereich entwickelt hast. Das hilft, deine Begeisterung und dein Fachwissen zu unterstreichen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analytics Architect (w/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Unternehmensrecherche: Informiere dich über die Woodmark Consulting AG und ihre Projekte im Bereich AI, Data & Analytics. Verstehe ihre Werte und Unternehmenskultur, um in deiner Bewerbung darauf einzugehen.
Anpassung des Lebenslaufs: Stelle sicher, dass dein Lebenslauf deine mindestens 5-jährige Erfahrung im Datenbankumfeld sowie deine Kenntnisse in den geforderten Datenmodellierungs-Paradigmen und Analytics-Architekturen klar hervorhebt.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für Daten und Innovationen darlegst. Gehe darauf ein, wie du zur Unternehmenskultur von Woodmark Consulting AG passt.
Prüfung der Unterlagen: Überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass du alle relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten, insbesondere in SQL, Python und Cloud-Datenverarbeitung, deutlich machst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Woodmark Consulting AG vorbereitest
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Bereite dich darauf vor, deine Begeisterung für Daten und Innovation zu teilen. Erkläre, wie du in der Vergangenheit mit Daten gearbeitet hast und welche Projekte dir besonders am Herzen liegen.
✨Verstehe die Anforderungen an die Datenarchitektur
Mach dich mit den verschiedenen Datenmodellierungs-Paradigmen wie Data Vault 2.0, 3NF und Star Schema vertraut. Sei bereit, Beispiele aus deiner Erfahrung zu nennen, die zeigen, wie du diese Konzepte angewendet hast.
✨Demonstriere deine technischen Fähigkeiten
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in SQL, Python und Cloud-Datenverarbeitung (insbesondere mit AWS, Databricks oder Snowflake) hervorhebst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Probleme zu lösen.
✨Bereite dich auf Fragen zur Teamarbeit vor
Da du in einem DevOps-Team arbeiten wirst, sei bereit, über deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen zu sprechen. Betone, wie du erfolgreich mit Data Engineers und Plattform-Architekten zusammengearbeitet hast, um Datenprodukte zu entwickeln.
