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# Cloud Architect

- **Company:** FindYou Consulting GmbH
- **Location:** Frankfurt am Main, Germany
- **Experience:** Expert
- **Salary:** €105,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Clean Code Principles, Artificial Intelligence, Microsoft Azure, Cloud Computing, Software Quality, Continuous Integration, Information Engineering, Extract Transform Load (ETL), DevOps, Python (Programming Language), Software Engineering, SQL Databases, Pyspark, Information Technology, Terraform, Software Version Control, Databricks
- **Published:** August 10, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.de/details/5834722906

## About the Role

* Bildungsweg: Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Physik oder eine vergleichbare Qualifikation.
 * Erfahrung: Fundierte Berufserfahrung im Data Engineering, idealerweise im Consulting-Umfeld oder in komplexen Enterprise-Projekten.
 * Tech-Stack: Sicherer Umgang mit Python und SQL. Tiefgehende Erfahrung in der Microsoft Azure Cloud (z.B. Databricks, ADF) sowie mit PySpark.
 * Du verstehst Data Engineering als Software-Disziplin (Clean Code, Modularität).
 * DevOps-Mindset: Erfahrung mit Terraform und automatisierten CI/CD-Pipelines ist ein großes Plus.
 * Sprachen: Sehr gute Englischkenntnisse für die interne Kommunikation und Deutschkenntnisse (mind. C1) für den Austausch mit Kunden.

## Description

I n dieser Position bist du für das Design und die Implementierung skalierbarer Datenarchitekturen verantwortlich:

 * Pipeline-Architektur: Du entwickelst und optimierst komplexe Batch- und Real-time-Datenpipelines (ETL/ELT) unter Nutzung von Python und PySpark.
 * Cloud-Expertise: Du konzipierst und verwaltest moderne Cloud-Infrastrukturen innerhalb des Azure-Ökosystems.
 * Infrastructure as Code: Du nutzt Terraform, um Infrastrukturen skalierbar und reproduzierbar aufzubauen.
 * Software-Qualität: Du bringst Best Practices aus dem Software Engineering (Testing, CI/CD, Version Control) in die Welt der Daten.
 * Strategische Beratung: Du berätst Kunden bei der Auswahl der richtigen Tools und Architekturen, um deren KI-Modelle produktionsreif zu machen.


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