Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und besitze die Datenarchitektur für ein spannendes Raumfahrtprogramm.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Raumfahrt mit Fokus auf Datenintegration.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, spannende Projekte und die Möglichkeit zur persönlichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Hohe Autonomie und Karrierechancen in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Raumfahrt durch robuste Datenarchitekturen und echte Verantwortung.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Datenarchitektur und Fähigkeit, komplexe Systeme zu integrieren.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir arbeiten mit einem Kunden zusammen, der ein raumbezogenes Programm leitet, bei dem die Datenarchitektur zu einem begrenzenden Faktor geworden ist. Sie integrieren mehrere mission-kritische Datenquellen (Satellitensysteme, Bodenstationen, nachgelagerte Verbraucher) und benötigen einen Senior-Architekten, der die Datenebene von Anfang bis Ende verantworten kann: Modelle, Schnittstellen, Lebenszyklus, Sicherheit und Leistung.
Dies ist eine Build-and-Own-Rolle. Wenn Ihr Komfortbereich Dokumentation und Lenkungsausschüsse umfasst, wird sich dies scharf anfühlen.
Standort: Thun (erwarten Sie 80–100% vor Ort)
Arbeitsbelastung: 100%
Vertrag: Mindestens 6 Monate (Try & Hire oder unbefristet ebenfalls möglich)
Vergütung: Bitte teilen Sie Ihren besten All-in-Preis mit (und ob es sich um einen Vertrag / Try & Hire / unbefristet handelt)
Die Gelegenheit (Warum das existiert): Das Programm wächst in Komplexität und Volumen. Die Datenquellen sind heterogen, die Sicherheitsanforderungen sind nicht verhandelbar, und die Architektur muss unter Wachstum, Prüfungsdruck und operativem Druck standhalten. Sie benötigen einen Senior-Datenarchitekten, der eine kohärente, skalierbare Datenumgebung schaffen kann, die unter den realen Bedingungen der Mission nicht zusammenbricht.
Die Mission: Sie werden eine Datenarchitektur liefern, die raumbezogene Datenquellen in einer zuverlässigen, verwalteten Umgebung vereint; hohe Durchsatzverarbeitung und Analytik ohne fragile, maßgeschneiderte Pipelines ermöglicht; klare Regeln für den Datenzugriff, den Schutz und den Lebenszyklus durchsetzt; und ohne ständige Neugestaltung oder „vorübergehende“ Abkürzungen skaliert, die zu dauerhaften Risiken werden.
Erfolg sieht so aus: weniger Unbekannte, weniger manuelle Umgehungen und eine Architektur, auf der andere Ingenieurteams sicher aufbauen können.
Wofür Sie verantwortlich sein werden: Sie werden dafür verantwortlich sein, hochwirksame architektonische Entscheidungen zu treffen und für die Konsequenzen verantwortlich zu sein. Dazu gehört das Entwerfen und Implementieren der programmweiten Datenarchitektur, das Erstellen und Pflegen von Datenmodellen und -strukturen für große Datensätze, das Integrieren verschiedener Quellen (Satelliten, Bodenstationen, andere Missionssysteme) und das Definieren der Schnittstellen, die nicht verrotten, sowie das Übernehmen des Datenlebenszyklusmanagements: Qualität, Herkunft, Aufbewahrung, Compliance und Sicherheitskontrollen.
Sie werden auch Verarbeitungs- und Analytik-Pipelines mit einer Dev(Sec)Ops-Mentalität implementieren oder absichern, Verfügbarkeit/Leistung/Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit mit messbaren Ergebnissen vorantreiben und mit funktionsübergreifenden Architekturteams zusammenarbeiten, um sich an systemweite Anforderungen anzupassen, ohne zu einem Engpass zu werden.
Für wen das ist (und für wen nicht): Dies ist für Sie, wenn Sie persönlich Entscheidungen zur Datenarchitektur in Umgebungen getroffen haben, in denen Fehler teuer sind (betriebswirtschaftlich, reputationsmäßig oder sicherheitstechnisch), Sie komplexe Systembeschränkungen in umsetzbare Architektur übersetzen können und kritische Teile selbst bauen können, und Sie in raumbezogenen oder ähnlich eingeschränkten Bereichen gearbeitet haben, in denen Durchsatz, Integrität, Latenz und Sicherheitskompromisse real sind.
Bitte bewerben Sie sich nicht, wenn Sie hauptsächlich Architekturpräsentationen erstellen, die andere umsetzen, Sie Sicherheit/Compliance als „Problem anderer“ betrachten, Ihr Hintergrund hauptsächlich in der Produkt-/Marketinganalyse mit begrenzter Quellintegration und Lebenszyklussteuerung liegt oder Sie eine remote-first Flexibilität benötigen. Diese Rolle erwartet, dass Sie die meiste Zeit vor Ort in Thun sind.
Die Umgebung & Standards: Das Programm legt Wert auf Korrektheit, Nachvollziehbarkeit und Resilienz über Neuheit. Sie werden mit hoher Autonomie arbeiten: den Ansatz definieren, Stakeholder abstimmen, ausführen und die Architektur verteidigen, wenn sie herausgefordert wird. Entscheidungen müssen der operativen Realität (Verfügbarkeit/Leistung), der Sicherheitsüberprüfung (Zugriffskontrolle und Missbrauchsschutz) und dem Skalierungsdruck (mehr Quellen, mehr Volumen, mehr Verbraucher) standhalten.
Wenn Sie stabile Anforderungen und einen vordefinierten Weg benötigen, werden Sie dies als unangenehm empfinden.
Warum Top-Performer aufmerksam werden: Sie erben keine fertige Plattform – Sie gestalten das architektonische Fundament eines Programms, bei dem Daten mission-kritisch sind. Sie arbeiten an der Schnittstelle von Raumfahrtsystemen, Dev(Sec)Ops, Datenengineering und Governance mit echten Einschränkungen und echten Konsequenzen. Gut gemacht, beseitigt Ihre Arbeit jahrelange nachgelagerte Reibungen und operationale Risiken.
Differenzierungsanforderung: Dies ist keine sichere Rolle in der Unternehmensdatenarchitektur. Die Quellen und Schnittstellen sind raumfahrtsystemnah, Zuverlässigkeit und Sicherheit sind inhärente Einschränkungen, und Sie werden erwartet, die Architektur zu implementieren und zu sichern – nicht nur zu beraten. Die Ausführung vor Ort in Thun ist Teil dessen, wie das Programm schnell ohne verteilte Mehrdeutigkeit vorankommt.
Selbstauswahl-Auslöser: Wenn „80–100% vor Ort + Sicherheitsfreigabe + raumbezogene Integration + End-to-End-Verantwortung“ als einschränkend erscheint, wird dies nicht passen. Wenn es als Klarheit, hohe Standards und echte Verantwortung gelesen wird, sollten Sie das Gespräch suchen.
Senior Data Architect(Space Data) Arbeitgeber: Rec2Tech Ltd
Unser Unternehmen bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Senior Data Architects, insbesondere in Thun, wo Sie die Möglichkeit haben, an einem spannenden Raumfahrtprogramm zu arbeiten. Wir fördern eine Kultur der Eigenverantwortung und des Wachstums, indem wir Ihnen die Freiheit geben, innovative Datenarchitekturen zu gestalten und gleichzeitig auf höchste Sicherheitsstandards zu achten. Zudem profitieren Sie von flexiblen Vertragsmodellen und der Chance, sich in einem dynamischen Team weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Architect(Space Data) erhalten könnten
✨Zeig dein Können in Data Science Wettbewerben!
Nimm an Wettbewerben wie Kaggle oder DrivenData teil. Dort kannst du deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen unter Beweis stellen, was dir nicht nur praktische Erfahrungen bietet, sondern auch deine Sichtbarkeit in der Branche erhöht.
✨Nutze lokale Data Science Meetups!
Schau dir lokale Meetups und Networking-Events an, die sich auf Data Science fokussieren. Dort kannst du Gleichgesinnte treffen, dein Netzwerk erweitern und möglicherweise Kontakte knüpfen, die dir zu einem befristeten Job helfen könnten.
✨Hebe deine Projekte hervor!
Wenn du bereits an Projekten gearbeitet hast, sei es im Studium oder privat, präsentiere sie auf Plattformen wie GitHub. Das zeigt zukünftigen Arbeitgebern nicht nur dein Können, sondern auch deine Leidenschaft für Data Science.
✨Bewerbungen über unsere Website!
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website bei Rec2Tech Ltd zu bewerben! Dort hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und wir freuen uns immer über neue Talente in unserem Team.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Architect(Space Data) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Daten, Daten, Daten!:In der Datenwissenschaft kommt es darauf an, wie gut du mit Daten umgehst. Vergiss nicht, in deinem Lebenslauf Projekte oder Arbeiten zu erwähnen, bei denen du Daten analysiert oder Modelle entwickelt hast. Verwende auch spezifische Tools oder Programmiersprachen, die du bereits benutzt hast, wie Python oder R – das beeindruckt sicher!
Zeig uns deinen Code!:Wenn du ein paar coole Projekte oder Forschungsarbeiten hast, vielleicht sogar auf GitHub, wäre jetzt der perfekte Moment, das zu zeigen! Gerade bei einer befristeten Stelle ist es wichtig, dass du einen Nachweis über deine Fähigkeiten liefern kannst. Ein Portfolio oder Links zu deinen Arbeiten machen einen riesigen Unterschied.
Begeisterung ist der Schlüssel!:In deinem Anschreiben kannst du zeigen, wie sehr du für den Job brennst. Erkläre, warum du dich für die befristete Stelle bei Rec2Tech Ltd interessierst, und was du in dieser Zeit lernen und beitragen möchtest. Das zeigt nicht nur deine Motivation, sondern auch, dass du dir Gedanken über das Team und das Unternehmen gemacht hast.
Klar kommunizieren!:Datenwissenschaftler müssen oft ihre Ergebnisse einfach und klar kommunizieren. Achte darauf, dass dein Anschreiben und Lebenslauf strukturiert und übersichtlich sind. Das hilft nicht nur dir, sondern zeigt auch Rec2Tech Ltd, dass du in der Lage bist, komplexe Informationen verständlich zu präsentieren.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Rec2Tech Ltd vorbereitet
✨Mach dich mit den wichtigsten Tools vertraut
Im Data-Science-Bereich sind Kenntnisse in Tools wie Python, R und SQL absolut entscheidend. Sei bereit, während des Interviews konkrete technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen. Zeig, dass du die Funktionsweise dieser Technologien wirklich verstehst und anwenden kannst.
✨Präsentation deiner Projekte
Da es sich um eine befristete Stelle handelt, solltest du dein Portfolio oder deine bisherigen Projekte gut im Blick haben. Bereite eine kurze Präsentation deiner Arbeit vor – gehe auf die Problemstellung, deine Herangehensweise und die Ergebnisse ein. Zeig, was du gelernt hast und wie du dieses Wissen in die neue Rolle einbringen kannst.
✨Verstehe die Daten, die du analysierst
Interviewer im Bereich Data Science wollen oft überprüfen, wie gut du die verschiedenen Datentypen und deren Anwendung verstehst. Sei darauf vorbereitet, Szenarien zu diskutieren, in denen du bestimmte Datenquellen analysiert oder bereinigt hast. Das zeigt nicht nur technisches Know-how, sondern auch analytisches Denken.
✨Fragen zur Teamarbeit und Projekterfahrung
Befristete Stellen bedeuten oft, dass du in einem dynamischen Team arbeiten wirst. Sei bereit, Fragen zu deiner Teamarbeit und deinen Erfahrungen in Projekten zu beantworten. Erzähl, wie du Herausforderungen in der Zusammenarbeit gemeistert hast und welche Rolle du im Team übernommen hast.
