Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte moderne Datenmodelle und entwickle unsere Datenplattform weiter.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem dynamischen Team in Essen.
- Vorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Kollegiales Umfeld mit viel Gestaltungsspielraum und Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Bewege echte Veränderungen in der Datenwelt und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenmodellierung, idealerweise mit Data Vault und Azure.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Du brennst für saubere, skalierbare Datenmodelle und möchtest Data Vault nicht nur "mitdenken", sondern als Rückgrat eines modernen Lakehouse etablieren? Dann gestalte mit uns die nächste Ausbaustufe unserer Datenplattform - mit klarem Schwerpunkt auf Datenmodellierung, Data Vault und nachhaltiger Informationsarchitektur.
Deine Aufgaben:
- Konzeption und Weiterentwicklung unseres Enterprise-Datenmodells im Azure-Lakehouse - mit Schwerpunkt auf Data Vault (Raw/Business Vault) sowie abgeleiteten Data Marts (z. B. Kimball)
- Modellierung von Hubs, Links, Satellites (inkl. Historisierung, Keys, Loaded/Record Source, PIT/Bridge-Konzepte) und Ableitung fachlicher Sichten für Analytics & Reporting
- Definition von Modellierungsstandards, Namenskonventionen und Best Practices für Wiederverwendbarkeit, Skalierbarkeit und Governance
- Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen, Data Engineers, BI/Analytics und Data Governance, um Anforderungen in robuste, nachvollziehbare Datenstrukturen zu übersetzen
- Qualitätssicherung der Datenmodelle (Konsistenz, Historisierung, Nachvollziehbarkeit, Testbarkeit) über den gesamten Datenlebenszyklus
- Unterstützung bei der Integration neuer Quellsysteme: Analyse, Mapping, Modell-Impact, Regelwerke und Dokumentation
- Mitarbeit an Architektur- und Technologieentscheidungen rund um Data Vault im Lakehouse (z. B. Automatisierung, Metadaten, Orchestrierung)
Dein Profil:
- Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Naturwissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation
- Mehrjährige Erfahrung in Datenmodellierung - idealerweise mit einem klaren Schwerpunkt auf Data Vault (2.0); Kimball-Kenntnisse sind ein Plus
- Sehr gutes Verständnis von Historisierung, Integrationsmodellierung, Business Keys, Surrogate Keys sowie konzeptioneller/fachlicher Modellierung
- Erfahrung im Cloud-/Lakehouse-Umfeld, idealerweise Microsoft Azure
- Kenntnisse in Azure Databricks / Spark und Programmierung mit Python oder Scala (um Modellkonzepte technisch sauber umzusetzen und mitzuentwickeln)
- Routine im Zusammenspiel mit ETL/ELT-Prozessen, Datenqualität und idealerweise Datenkatalog/Metadaten/Dokumentation
- Strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise, analytisches Denkvermögen und Freude an Abstimmung mit Stakeholdern
- Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse
Was Dich bei uns erwartet:
- Ein Umfeld, in dem Du Dinge wirklich bewegen kannst: moderne Datenplattform, relevante Use Cases, viel Gestaltungsspielraum
- Kollegiales Teamwork, kurze Wege und pragmatische Zusammenarbeit
- Fachliche Weiterentwicklung durch spannende Projekte, Austausch und Qualifizierung
- 30 Tage Urlaub
- Flexible Arbeitszeiten
- Tageweise mobiles Arbeiten
- Ermäßigtes DeutschlandTicket Job
- Betriebliche Altersvorsorge
- Kitaplätze
- Bistro
- Personalrabatt
- Unterstützungskasse
- Seminare & Fortbildungen
- Betriebliches Gesundheitsmanagement
- Firmenevents
Als (Senior) Data Modeler / Data Vault Expert (m/w/d) verstärkst Du unser Team in Essen. Wenn Du Einsatz zeigst und etwas bewegen willst, dann bist Du bei uns genau richtig. Bewirb Dich jetzt online mit Angabe Deiner Gehaltsvorstellung und Deines frühestmöglichen Eintrittstermins. Wir freuen uns auf Dich!
(Senior) Data Modeler / Data Vault Expert Azure Databricks / Lakehouse (m/w/d) Arbeitgeber: Deichmann SE
Deichmann ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Baunatal nicht nur eine faire Vergütung, sondern auch umfassende Schulungen und individuelle E-Learning-Programme bietet, um ihre Fähigkeiten im Einzelhandel zu fördern. In einem kollegialen Team haben Sie die Möglichkeit, aktiv am Unternehmenserfolg mitzuwirken und von zusätzlichen Prämien zu profitieren, während Sie in einem dynamischen Umfeld arbeiten, das auf Wachstum und Sicherheit setzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Senior) Data Modeler / Data Vault Expert Azure Databricks / Lakehouse (m/w/d) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Deichmann SE zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um (Senior) Data Modeler / Data Vault Expert Azure Databricks / Lakehouse (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als (Senior) Data Modeler / Data Vault Expert Azure Databricks / Lakehouse (m/w/d) bei Deichmann SE gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deichmann SE vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Deichmann SE entscheidend sein!
