**Was Dich erwartet:** 🏗️ **Hybride Daten-Plattform & Architektur:** Du verantwortest die Konzeption und Implementierung einer hybriden Datenplattform, die die Flexibilität von Lakehouse-Strukturen mit der Performance und Struktur eines klassischen Data Warehousing (Serving Layer) vereint. ⚙️ **Data-Ingestion & Pipelines:** Du baust und betreibst zuverlässige Pipelines für umfangreiche Datenmengen (z. B. Sensor- oder Erdbeobachtungsdaten) in Batch- und Streaming-Szenarien. 🛠️ **Plattform-Evolution:** Du treibst unsere Datenplattform voran, indem Du neue Trends im Bereich Data & AI (z. B. Vector-Datenbanken & RAG-Infrastruktur) evaluierst und Tools für effizientes Datenmanagement sowie CI/CD-Prozesse entwickelst. 🛡️ **Governance, Observability & FinOps:** Du etablierst strenge Data-Governance-Standards, implementierst Data Lineage sowie Data Contracts zur Schnittstellensicherung, wendest FinOps-Prinzipien zur Kostenoptimierung an und stellst die Datenqualität sicher. 📈 **Performance-Optimierung:** Du optimierst die Verarbeitungsleistung durch effiziente Partitionierungsstrategien und gestaltest Datenlayouts, die Compute-Workloads nah an der Speicherebene erlauben. 🤝 **Enablement & Beratung:** Du fungierst als Sparringspartner für Data Scientists und Ingenieure, vermittelst Best Practices und stellst Blueprint-Architekturen für die gesamte Organisation bereit. **Was Du mitbringst:** **Expertenkenntnisse** - **Distributed Computing:** Tiefe Erfahrung mit dem **Spark-Ökosystem (z. B. Databricks, EMR oder vergleichbare Frameworks)** sowie fundiertes Wissen in der Konzeption moderner Data-Lake- oder Lakehouse-Architekturen. - **Pipeline-Engineering:** Fundiertes Wissen im Aufbau komplexer Ingestion-Workflows und in der Verwaltung von Daten-Transformations-Pipelines. - **Programmierung:** Exzellente Kenntnisse in **Python** (oder Go) sowie sicherem Umgang mit SQL- und NoSQL-Datenbanken. - **Cloud & Infrastruktur:** Routine in Cloud-Plattformen (Azure oder AWS) sowie **Infrastructure as Code** (Terraform). - **Datenmodellierung & DWH:** Fundierte Erfahrung in der dimensionalen Modellierung (Star/Snowflake Schema) sowie im Design von hochperformanten Serving Layern für BI- und Analytics-Anwendungen. **Sehr gute Kenntnisse** - **Data Management:** Praktische Erfahrung mit Datenversionierung, Lineage-Tracking und Schema-Validierung. - **DevOps für Data:** Sicherer Umgang mit **Docker, Kubernetes** und CI/CD-Tools (z. B. GitHub Actions). - **Security & Networking:** Verständnis von Authentifizierung, Verschlüsselung und sicheren Datenverarbeitungspraktiken. - Agile Methodiken und Erfahrung in der Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Analytics-Teams. - **Data Contracts & KI-Daten:** Erfahrung in der Gestaltung stabiler Datenschnittstellen sowie Grundverständnis für den Betrieb von Vektordatenbanken und RAG-Pipelines. **Persönlich** - **Ownership:** Du übernimmst die volle Verantwortung für die Stabilität, Skalierbarkeit und operative Leistung der Datenplattform. - **Analytische Exzellenz:** Du hast eine strukturierte Herangehensweise an komplexe Herausforderungen wie Partitionierung und Tiling-Strategien. - **Kommunikationsstärke:** Du kannst Blueprint-Architekturen klar vermitteln und Kollegen fachlich anleiten. - Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sowie ein abgeschlossenes Studium (M.Sc.) in Informatik oder einem verwandten Bereich.
