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Data Architect / Senior Data Engineer
Art der Zusammenarbeit: B2B
Vergütung: ab 280 € / PT
Standort: Remote 100%
Seniorität: Senior
Projektdauer: 12 Monate
Beginn: 1.10.2026
Sprache: Slovak
Beruf: Database / Data science / DWH / BI
Erforderliche Technologien
Stellenbeschreibung
Wir suchen einen Data Architect / Senior Data Engineer, der komplexe Datenherausforderungen löst, die Diskussion zwischen Business und Technologie moderiert und als Partner für interne Teams und Kunden agiert.
Die Rolle konzentriert sich auf die End-to-End-Bereitstellung von Datenlösungen – von der Discovery und dem Architekturentwurf bis hin zum Betrieb und zur kontinuierlichen Verbesserung – mit besonderem Fokus auf die tatsächliche Fähigkeit, Lösungen bereitzustellen, zu lernen und Innovationen voranzutreiben.
Was wirst du tun?
- Rohdaten in Mehrwert verwandeln: von der Discovery und dem Architekturentwurf über die Datenmodellierung bis hin zur Implementierung, zum Betrieb und zur kontinuierlichen Verbesserung.
- Robuste Datenpipelines und Datenmodelle – konzeptionell, logisch und physisch – unter Berücksichtigung von Skalierbarkeit, Kosten und Qualität entwerfen und optimieren.
- Komplexe Probleme End-to-End lösen, einschließlich Datenprofilierung, Datenqualität, Observability, Performance, Sicherheit und Compliance.
- Kunden und das interne Team beraten, Anforderungen erheben, Workshops leiten und Business-Anforderungen in technische Spezifikationen und Datenmodelle übersetzen.
- Mit Code, Cloud und modernen AI-Technologien arbeiten, MVPs entwerfen und den Mehrwert iterativ validieren.
- In kleineren, fokussierten Teams mit agilen Praktiken und einem starken Fokus auf Qualität und schnelles Feedback zusammenarbeiten.
Anforderungen
- Databricks – must-have.
- Python, SQL, Pandas und PySpark.
- Erfahrung mit Snowflake als Alternative zu Databricks im genannten Stack.
- Modellierung für Lakehouse und DWH.
- Erfahrung mit der Cloud und der Bereitstellung von Lösungen in Azure.
- Erfahrung im Entwurf und in der Wartung von Datenpipelines für größere Datensätze.
- Erfahrung mit der konzeptionellen, logischen und physischen Datenmodellierung, beispielsweise 3NF, dimensionaler Modellierung und Lakehouse-Schichten, einschließlich ihrer Zuordnung zu Business-Anforderungen.
- Beratungskompetenz: aktives Zuhören, die Fähigkeit, gute Fragen zu stellen, klar zu kommunizieren und Kunden zu einer Entscheidung zu führen.
- Fähigkeit, Verantwortung zu übernehmen, zu lernen und neue Ansätze auszuprobieren.
- Kenntnisse im Umgang mit verschiedenen Datenquellen, beispielsweise Callcenter-Logs, Kundensegmentierung, IoT-Sensoren und Webanalyse.
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