Big Data Architect (Azure)

In dieser Rolle entwerfen und liefern Sie End-to-End-Datenarchitekturen auf Azure für unternehmensweite Datenplattformen und übersetzen Geschäftsbedürfnisse in skalierbare, sichere und leistungsstarke Datenlösungen.

VERANTWORTUNGEN

• Leiten Sie das Architekturdesign und die Entscheidungsfindung, definieren Sie Standards, Muster und Best Practices.
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Erfassung von Anforderungen, Datenmodellierung und Lösungsdesign.
• Unterstützen und leiten Sie Engineering-Teams bei der Implementierung von Datenpipelines und Plattformkomponenten.
• Beitragen zu Pre-Sales-Aktivitäten, einschließlich Workshops, Lösungsvisionierung und Erstellung von Vorschlägen.
• Aufbauen und Weiterentwickeln von Datenplattformen, einschließlich Ingestion, Transformation, Speicherung und Bereitstellungsschichten.
• Sicherstellen von Daten-Governance, Qualität und Sicherheitsstandards über die Plattform hinweg.
• Teilnahme am gesamten Projektlebenszyklus, von PoC über MVP bis hin zur vollständigen Implementierung.
• Erforschen neuer Technologien, Erstellen von Prototypen und Beitragen zur Big Data-Community.

ANFORDERUNGEN

• Praktische Erfahrung im Aufbau von großangelegten Datenplattformen, Migrationen und Entscheidungsunterstützungssystemen.
• Kenntnisse im Entwerfen und Implementieren moderner Datenarchitekturen (DWH, Lakehouses, Streaming, Echtzeit, ereignisgesteuerte Verarbeitung).
• Erfahrung mit dem Azure-Datenökosystem, einschließlich Dienste wie Microsoft Fabric, Azure Synapse, Data Factory, ADLS Gen2, Cosmos, Azure SQL, Databricks und Azure Stream Analytics.
• Vertrautheit mit SQL und Python (PySpark) zur Gestaltung und Optimierung von Datenlösungen.
• Erfahrung in der Übersetzung von Geschäftsanforderungen in skalierbare Architekturen und Implementierungsfahrpläne.
• Offenheit für die Rolle als kundenorientierter Berater, Präsentation von Architekturentscheidungen und Leitung technischer Diskussionen.
• Bereitschaft, Datenengineering-Teams zu führen und zu betreuen, technische Richtungen vorzugeben und Best Practices sicherzustellen.
• Kenntnisse in Daten-Governance, Sicherheit und Datenmanagement-Frameworks über moderne Datenplattformen hinweg.
• Vertrautheit mit Streaming- und Echtzeitverarbeitung (z.B. Kafka, Event Hub, Spark Structured Streaming).
• Praktische Erfahrung in SDLC und Best Practices der Softwareentwicklung (CI/CD, Versionskontrolle, Testing), angewendet auf Datenplattformen.
• Fähigkeit zur Unterstützung von Pre-Sales-Aktivitäten, einschließlich Discovery, Lösungsformung und groben Schätzungen.
• Gute Englischkenntnisse mit hervorragenden Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten in einem multikulturellen Umfeld.