Unternehmensprofil
Du brennst für saubere, skalierbare Datenmodelle und möchtest Data Vault nicht nur "mitdenken", sondern als Rückgrat eines modernen Lakehouse etablieren? Dann gestalte mit uns die nächste Ausbaustufe unserer Datenplattform - mit klarem Schwerpunkt auf Datenmodellierung, Data Vault und nachhaltiger Informationsarchitektur.
Aufgaben
- Konzeption und Weiterentwicklung unseres Enterprise-Datenmodells im Azure-Lakehouse - mit Schwerpunkt auf Data Vault (Raw/Business Vault) sowie abgeleiteten Data Marts
- Modellierung von Hubs, Links, Satellites (inkl. Historisierung, Keys, Loaded/Record Source, PIT/Bridge-Konzepte) und Ableitung fachlicher Sichten für Analytics & Reporting
- Definition von Modellierungsstandards, Namenskonventionen und Best Practices für Wiederverwendbarkeit, Skalierbarkeit und Governance
- Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen, Data Engineers, BI/Analytics und Data Governance, um Anforderungen in robuste, nachvollziehbare Datenstrukturen zu übersetzen
- Qualitätssicherung der Datenmodelle (Konsistenz, Historisierung, Nachvollziehbarkeit, Testbarkeit) über den gesamten Datenlebenszyklus
- Unterstützung bei der Integration neuer Quellsysteme: Analyse, Mapping, Modell-Impact, Regelwerke und Dokumentation
- Mitarbeit an Architektur- und Technologieentscheidungen rund um Data Vault im Lakehouse (z.B. Automatisierung, Metadaten, Orchestrierung)
Anforderungen
- Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Naturwissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation
- Mehrjährige Erfahrung in Datenmodellierung - idealerweise mit einem klaren Schwerpunkt auf Data Vault (2.0); Kimball-Kenntnisse sind ein Plus
- Sehr gutes Verständnis von Historisierung, Integrationsmodellierung, Business Keys, Surrogate Keys sowie konzeptioneller/fachlicher Modellierung
- Erfahrung im Cloud-/Lakehouse-Umfeld, idealerweise Microsoft Azure
- Kenntnisse in Azure Databricks / Spark und Programmierung mit Python oder Scala (um Modellkonzepte technisch sauber umzusetzen und mitzuentwickeln)
- Routine im Zusammenspiel mit ETL/ELT-Prozessen, Datenqualität und idealerweise Datenkatalog/Metadaten/Dokumentation
- Strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise, analytisches Denkvermögen und Freude an Abstimmung mit Stakeholdern
Benefits
- 30 Tage Urlaub
- Flexible Arbeitszeiten
- Tageweise mobiles Arbeiten
- Ermäßigtes DeutschlandTicket
- Betriebliche Altersvorsorge
- Kitaplätze
- Bistro
- Personalrabatt
- Unterstützungskasse
- Seminare & Fortbildungen
- Betriebliches Gesundheitsmanagement
- Firmenevents