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# Data Modeler / Data Vault Expert Azure Databricks / Lakehouse

- **Company:** Deichmann
- **Location:** Essen, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Data Analysis, Microsoft Azure, Cloud Computing, Information Engineering, Data Governance, Extract Transform Load (ETL), Data Structures, Data Vault Modeling, Python (Programming Language), Metadata, Scala (Programming Language), Vault (Revision Control System), Apache Spark, Information Technology, Databricks
- **Published:** September 28, 2026
- **Apply:** https://www.arbeitsagentur.de/jobsuche/jobdetail/14774-BB-562882-12683-652-S

## About the Role

* 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
 * Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse

## Description

* Konzeption und Weiterentwicklung unseres Enterprise-Datenmodells im Azure-Lakehouse - mit Schwerpunkt auf Data Vault (Raw/Business Vault) sowie abgeleiteten Data Marts (z. B. Kimball)
 * 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)


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