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# Senior Data Architekt

- **Company:** codecentric AG
- **Location:** München, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Software as a Service, Cloud Computing, Information Engineering, Data Integration, Data Intelligence, DataOps, Software Engineering, Data Streaming, Snowflake, Databricks
- **Published:** July 22, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.de/details/5727333866

## About the Role

* Du hast gute Kenntnisse moderner Datenarchitekturen, Plattformen, Technologien und Paradigmen.
 * Professionelle Softwareentwicklung und die Nutzung von Cloud-Diensten sind für dich selbstverständlich. Mit SaaS Angeboten, wie Databricks oder Snowflake hast du bereits Erfahrungen gesammelt.
 * Im Data Engineering bist du schon seit einigen Jahren unterwegs, idealerweise auch ein paar Jahre in technischen Führungsrollen.
 * Du hast ausgezeichnete analytische Fähigkeiten und kannst komplexe technische Sachverhalte verständlich vermitteln - auch an Nicht-Techniker*innen.
 * Du fühlst dich mit der Technik im Maschinen-Raum genauso wohl, wie auch im Gespräch mit dem Kapitän an Deck.
 * Wir arbeiten hybrid: Regelmäßiger persönlicher Austausch ist uns wichtig, um Zusammenarbeit zu fördern. Daher ist es für dich selbstverständlich, deine Kunden während wichtiger Projektphasen und Meetings direkt vor Ort zu begleiten. Du pflegst gerne die kollegialen Beziehungen, indem du mindestens alle paar Wochen im Büro bist und an unseren Team-Events teilnimmst.

## Description

* Entwicklung von Datenplattformen: Du entwirfst, baust auf und entwickelst kontinuierlich zuverlässige Datenplattformen und -architekturen, die Analysen und Data Intelligence unterstützen.
 * Werkzeuge & Methoden steuern: Du navigierst sicher durch die Vielfalt an Tools und Methoden rund um Datenarchitekturen und unterstützt unsere Kund:innen dabei, die passende Lösung zu finden - on-premises oder in der Cloud.
 * Datenintegration sicherstellen: Du sorgst für konsistente Datenintegration und einen reibungslosen Datenfluss über verschiedene Systeme hinweg, wobei dir Datenqualität und -zugänglichkeit besonders wichtig sind.
 * DataOps & Observability umsetzen: Du etablierst DataOps-Praktiken und Observability, um Genauigkeit, Auffindbarkeit und Verlässlichkeit der Daten zu gewährleisten.


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