Data Platform Architect - Data Foundations for AI (all genders)

Standort: Remote oder hybrid in einem der folgenden Länder: Deutschland, Spanien, Rumänien, Niederlande, Österreich, UK, Frankreich

Vertrag: Vollzeit / unbefristet

Sprache(n): Englisch (C1/C2)

Serrala ist der globale Marktführer in der Automatisierung von Finanzprozessen. Seit über 40 Jahren verbessern wir das Büro des CFO mit unserer preisgekrönten Suite von Anwendungen zur Automatisierung von Finanzprozessen. Unsere Lösungen optimieren alle arbeitskapitalbezogenen Prozesse, einschließlich Order to Cash, Procure to Pay, Cash Flow Management und Treasury, sowohl in Cloud- als auch in SAP-Umgebungen. Unsere über 10 Standorte in Europa, Nordamerika und Indien unterstützen über 2.800 Kunden weltweit und spiegeln das Vertrauen wider, das wir mit einer vielfältigen globalen Gemeinschaft aufgebaut haben. Schließen Sie sich uns an, während wir die Zukunft der Finanzautomatisierung gestalten!

Rollenübersicht

Serrala baut eine einheitliche Datenplattform auf, um bereichsübergreifende Ergebnisse in den Bereichen Debitorenbuchhaltung, Kreditorenbuchhaltung sowie Zahlungen und Bargeld zu ermöglichen. Der Data Platform Architect wird die Zielarchitektur und technische Standardisierung unserer Datenbasis verantworten, die als hybride Referenzarchitektur (Cloud + kundenverwaltete Realitäten) konzipiert und als geschichtetes Modell mit starkem Fokus auf Governance, Sicherheit und Compliance (GDPR, SOC2, ISO) implementiert wird.

Unsere aktuelle Landschaft ist fragmentiert über mehrere Datenspeicher und Regionen, und die Compliance/Sicherheitspraktiken sind heute inkonsistent - diese Rolle existiert, um das zu ändern.

Was Sie tun werden

• Architektur der Serrala-Datenplattform (Hybride Referenzarchitektur)
  • Definieren und Weiterentwickeln der End-to-End-Datenplattformarchitektur von Serrala über Ingestion, Speicherung, Verarbeitung, Katalogisierung, Governance und Konsumtion - explizit für eine hybride Welt (Serrala-gehostet + kundenverwaltete Einschränkungen) konzipiert.
  • Festlegung architektonischer Prinzipien zur Verlagerung analytischer und KI-Workloads von operativen Systemen, um die Kopplung an Produktdatenbanken zu reduzieren und skalierbare ML/AI-Nutzung zu ermöglichen.
• Standardisierung auf einem primären Stack (und Produktionsreife erreichen)
  • Leitung der Evaluierung und Entscheidungsfindung zur Standardisierung auf einem primären Datenstack (z.B. Azure, Databricks oder Snowflake), dann Definition der „goldenen Pfad“-Implementierungsmuster, Referenzkomponenten und Vorlagen.
  • Übersetzung der heutigen heterogenen Landschaft (SAP, SQL, NoSQL, Zeitreihen, Cloud-Speicher, unterschiedliche Zugriffsarten) in eine kohärente Zielarchitektur und Migrationsansatz.
• Lieferung der einheitlichen Bronze/Silber/Gold-Grundlage (AR/AP/Zahlungen)
  • Entwurf des geschichteten Datenmodells für AR, AP, Zahlungen und Bargeld:
  • Bronze: Rohdatenaufnahme mit Rückverfolgbarkeit und Verträgen
  • Silber: Bereinigung, Normalisierung, Konsolidierung über Produktsyntax
  • Gold: kuratierte, domänenbereite Datenprodukte und Konsummodelle
  • Förderung eines pragmatischen Ansatzes zur „Erstellung der Bronze-Schicht“, um frühen Wert zu schaffen und gleichzeitig die langfristige Integrität der Plattform zu wahren.
• Daten-Governance, Sicherheit und Compliance durch Design
  • Definition von Governance-Kontrollen zur Erfüllung der Anforderungen von GDPR, SOC2, ISO durch:
  • Zugriffskontrollmuster (RBAC/IAM), Verschlüsselungserwartungen, Auditierbarkeit
  • Datenklassifizierungs- und Aufbewahrungsstrategien, die an kundenverwaltete Variationen anpassbar sind
  • Konsistente Compliance-Richtlinien über Produkte und Regionen hinweg
• Integrationsmuster für Serralas Realität (SAP + SaaS + Streaming)
  • Definition von Aufnahme- und Integrationsmustern für:
  • SAP-Landschaften und Schnittstellen (z.B. CDS-Views, OData-Services, SAP BTP, SAP Datasphere, SAP Business Data Cloud)
  • Produkt-APIs, CDC/Streaming (Kafka) und Datei-/Dokumentenquellen „bidirektionaler Datenaustausch“, wo nötig
• Technische Führung und Befähigung
  • Agieren als technische Autorität für Plattformentscheidungen: Durchführung von Architekturprüfungen, Veröffentlichung von Standards, Mentoring von Ingenieuren und Sicherstellung einer konsistenten Implementierung über Teams hinweg.
  • Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, talentierten Ingenieuren und KI-Plattform-/Agententeams, um sicherzustellen, dass die Datenplattform für die nachgelagerte KI-Nutzung und Analytik geeignet ist (z.B. zuverlässige Konsumzonen, Rückverfolgbarkeit).

Erforderliche Erfahrungen und Fähigkeiten

• 8+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung / Plattformarchitektur, mit mehreren Jahren Verantwortung für das End-to-End-Plattformdesign.
• Nachweisliche Erfahrung im Entwurf von Multi-Zone / geschichteten Lakehouse-Architekturen (Ingestion → Speicherung → Verarbeitung → Konsumtion), einschließlich Datenqualität, Herkunft und Katalogisierung.
• Starkes Wissen über mindestens einen modernen Datenstack (Azure, Databricks, Snowflake oder ähnlich) und die Fähigkeit, die Standardisierung zu leiten.
• Erfahrung mit hybriden Integrationsbeschränkungen (kundenverwaltete Umgebungen, gemischte Regionen, unterschiedliche Zugriffsarten).
• Starke praktische Erfahrung mit SAP-zentrierten Datenlandschaften, einschließlich SAP S/4HANA-Umgebungen.
• Praktisches Wissen über SAP Datasphere und/oder SAP Business Data Cloud für Analysen, Datenaustausch oder Integrationsszenarien.
• Erfahrung im Entwurf von Datenarchitekturen, die SAP-eingebettete Lösungen mit cloud-nativen SaaS-Plattformen integrieren.
• Verständnis der SAP Clean-Core-Überlegungen und wie man nicht-invasive Datenzugriffsmuster entwirft, die über Kunden skalieren.
• Starker Hintergrund in Governance/Sicherheit: Entwurf für Compliance und Auditierbarkeit (Schwerpunkt auf GDPR/SOC2/ISO in dieser Rolle).
• Komfortabel mit Streaming/CDC/Ereignismustern (z.B. Kafka) und den Realitäten der Unternehmensintegration.
• Starkes Stakeholder-Management: kann Unklarheiten in einen pragmatischen Architekturplan übersetzen und die Ausrichtung vorantreiben.

Nice-to-Have

• Erfahrung mit SAP-zentrierten Unternehmensdatenlandschaften und Harmonisierung von Semantiken über heterogene Produkte.
• Erfahrung im Aufbau von Datenplattformen, die direkt die Nutzung von KI/ML ermöglichen (Feature/Embedding-Bereitschaft, Telemetrie-als-Daten-Muster).

Arbeitsstil / Denkweise

• Sie denken in Referenzarchitekturen + Ausführung, nicht in Elfenbeinturmdiagrammen.
• Sie optimieren für Wiederholbarkeit, Governance und Skalierung, während Sie dennoch schrittweise Werte liefern.
• Sie betrachten Compliance und Auditierbarkeit als Architekturvorgaben, nicht als Dokumentationsaufgaben.

Warum Sie es hier lieben werden

Treffen Sie in einem dynamischen, agilen Arbeitsplatz ein, in dem kontinuierliches Lernen von der Führung gefördert wird und Innovation in der Finanzautomatisierung durch modernste Technologie, KI-Integration und strategische SAP-Transformation vorangetrieben wird. Wir arbeiten mit den Besten zusammen, um immer einen Schritt voraus zu sein - damit Sie es auch können. In unserem Kern sind wir zuverlässig, leidenschaftlich, befähigend und unternehmerisch - engagiert für dauerhafte Kunden- und Mitarbeiterbeziehungen, mutige Innovation und Ihr Wachstum auf jedem Schritt des Weges.