Senior Data Modeler (m/w/d)

Für unseren Kunden, ein bekanntes Unternehmen im Halbleitersektor, suchen wir einen Data Modeler (m/w/d) in Böblingen.

Rollenbeschreibung

Der Senior Data Modeler ist verantwortlich für die Definition und Verwaltung von unternehmensgerechten Datenmodellen, die komplexe Geschäftskonzepte in skalierbare, konsistente und wiederverwendbare Datenstrukturen übersetzen. Die Rolle operiert sowohl auf strategischer als auch auf praktischer Ebene und prägt, wie Daten verstanden, geteilt und in Systemen, Analysen und Integrationen implementiert werden.

Sie werden Modelle erstellen, die cloud-native Datenplattformen und verteilte Datenmuster unterstützen (z.B. Lakehouse-Konzepte, Microsoft Fabric/Synapse) und die Interoperabilität im modernen Datenökosystem sicherstellen. Diese Rolle geht über die Modellerstellung hinaus: Sie setzt die Modellierungsrichtung, betreut Datenanalysten und stellt sicher, dass Datenstrukturen Geschäftsergebnisse wie Transformation, Analytik und Prozessharmonisierung ermöglichen.

Ihre Aufgaben:

• Enterprise Data Modelling Leadership
  • Besitzen und Weiterentwickeln konzeptioneller, logischer und physischer Datenmodelle für komplexe Domänen und funktionsübergreifende Initiativen.
  • Entwerfen von Modellen, die aktuelle und zukünftige Architekturen unterstützen (As-Is / To-Be) über Anwendungen, Plattformen und Analysen hinweg.
  • Sicherstellen, dass Modelle wiederverwendbar, skalierbar und mit den Prinzipien der Unternehmensdatenarchitektur abgestimmt sind.
  • Definieren und Pflegen semantischer Schichten (geschäftsfreundliche Maße, Definitionen, Hierarchien, konforme Dimensionen), um eine konsistente KPI-Interpretation und vertrauenswürdige Berichterstattung zu gewährleisten.
  • Entwerfen für großangelegte Daten, einschließlich Partitionierungsstrategien, Leistungsüberlegungen und Schema-Evolution/-Versionierung zur Unterstützung dynamischer Umgebungen und sich ändernder Quellsysteme.
• Business Translation & Stakeholder Engagement
  • Als senior Schnittstelle zwischen Geschäft, Prozessverantwortlichen, Architekten und Engineering-Teams fungieren.
  • Übersetzen von mehrdeutigen oder komplexen Geschäftsanforderungen in klare, strukturierte Datenentwürfe.
  • Leiten von Datenmodellierungsworkshops, -überprüfungen und Entwurfsdiskussionen mit leitenden Stakeholdern.
  • Einrichten eines gemeinsamen Vokabulars für Geschäftskonzepte, Entitäten und Beziehungen über Teams hinweg.
• Standards, Governance & Qualitätsförderung
  • Durchsetzen von Datenmodellierungsstandards, Namenskonventionen und Entwurfsrichtlinien.
  • Sicherstellen der Übereinstimmung mit Daten-Governance-, Metadaten-, Herkunfts- und Datenqualitätsinitiativen.
  • Fördern der Konsistenz von Datendefinitionen über Domänen und Systeme hinweg, um Mehrdeutigkeiten und Nacharbeit zu reduzieren.
  • Proaktive Identifizierung struktureller Datenrisiken und Empfehlung von Designverbesserungen.
• Interoperabilitätsmodellierung (APIs & Event Streams)
  • Modellieren von Datenstrukturen, die moderne Systeminteroperabilität ermöglichen, einschließlich:
    • API-orientierte Datenverträge (Anforderungs-/Antwortpayload-Strukturen, kanonische Entitäten).
    • Event-gesteuerte Integration (Ereignisschemas, Schlüssel/Identifikatoren, Versionsregeln).
  • Zusammenarbeiten mit Anwendungs- und Integrationsteams, um sicherzustellen, dass Modelle konsumierbar, stabil und gut verwaltet sind.
• Architektur & Lieferunterstützung
  • Zusammenarbeiten mit Lösungsarchitekten, Dateningenieuren, BI-Teams und Anwendungsteams, um sicherzustellen, dass Modelle implementierbar und leistungsfähig sind.
  • Unterstützen von nachgelagerten Anwendungsfällen wie Data Warehousing, Berichterstattung, Analytik und Integration.
  • Sicherstellen der Rückverfolgbarkeit von Geschäftsanforderungen zu Datenmodellen bis hin zur physischen Implementierung.
• Mentoring & Kompetenzaufbau
  • Coachen und Mentoren von Junior Data Modelern und Analysten.
  • Überprüfen und Herausfordern von Datenmodellen, die von Projektteams erstellt wurden.
  • Fördern von Best Practices in der Datenmodellierung und Datenkompetenz in der gesamten Organisation.

Ihre Fähigkeiten:

• 7-10 Jahre praktische Erfahrung in der Datenmodellierung in mehreren Domänen und komplexen Unternehmensumgebungen.
• Erfahrung in der Fertigungs- oder Halbleiterindustrie ist von Vorteil.
• Starke praktische Erfahrung mit konzeptioneller, logischer und physischer Datenmodellierung.
• Tiefes Verständnis von Entitäten, Attributen, Beziehungen, Schlüsseln, Einschränkungen und Normalisierung.
• Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe, domänenübergreifende Datenlandschaften zu modellieren.
• Starke Fähigkeiten in der dimensionalen Modellierung und der Ermöglichung semantischer Schichten für Berichterstattung und BI-Nutzung.

Technisches & Architektonisches Wissen

• Solides Verständnis relationaler Datenmodelle und cloud-nativer Architekturen (Lakehouse, verteilte Daten, Microsoft Fabric/Synapse).
• Kenntnisse über dimensionale und NoSQL-Muster sind von Vorteil.
• Vertrautheit mit Konzepten des Data Warehousing, der Analytik und der Systemintegration.
• Komfortables Arbeiten mit Modellierungswerkzeugen und strukturierten Dokumentationsrepositories.
• Starke Moderations- und Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe Datenthemen einfach zu erklären.
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit leitenden Stakeholdern aus Geschäft und IT.
• Strukturierte, detailorientierte und qualitätsbewusste Denkweise.

Ausbildung & Qualifikationen

• Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Informationssystemen, Datenmanagement oder einem verwandten Bereich.
• Zertifizierungen im Datenmanagement oder in der Architektur (z.B. DAMA-ausgerichtet, TOGAF) sind von Vorteil.

Unser Angebot an Sie

• Ein spannendes Umfeld und innovative Projekte bei globalen Marken und Hidden Champions.
• Persönliche und individuelle Unterstützung durch unsere Account Manager und das HR-Team.
• Teil des Nash Direct-Teams werden und mit Kollegen in ganz Deutschland vernetzen.

Interessiert? Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung und garantieren schnelles Feedback! Für weitere Informationen zur Rolle wenden Sie sich bitte an Aspasia Joannidou.