> Markdown version of [/jobs/ext/4100092-senior-solution-data-architect-azure-databricks](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4100092-senior-solution-data-architect-azure-databricks). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Senior Solution / Data Architect (Azure Databricks) - **Company:** Callista Group AG - **Location:** Frankfurt am Main, Germany - **Experience:** Expert - **Contract:** Temporary contract - **Skills:** IBM System I, Microsoft Azure, Data Architecture, Data Governance, Data Vault Modeling, Data Warehousing, Oracle (Applications), Data Lakes, Databricks - **Published:** October 6, 2026 - **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=1775687ee92c6af2 ## About the Role * Mehrjährige, fundierte Erfahrung als Data Warehouse- oder Data-Platform-Architekt/-in, idealerweise mit Verantwortung für einen Neuaufbau * Tiefgehende Kenntnisse von Microsoft Azure und Databricks (Delta Lake, Unity Catalog, Workflows) * Sehr gute Kenntnisse in Datenmodellierung (Data Vault, Kimball) und Historisierungskonzepten * Erfahrung mit Master-Data- bzw. Matching-Ansätzen (Kunden-/Partner-Dubletten) von Vorteil * Erfahrung in Data Governance, Security- und Berechtigungskonzepten sowie mit regulatorischen Anforderungen (z. B. DSGVO, VAIT/DORA) * Erfahrung mit heterogenen Quellsystemen (z. B. Oracle, IBM i/AS400, CRM, externe Dienstleister) von Vorteil * Branchenerfahrung im Versicherungsumfeld von Vorteil * Ausgeprägte Beratungskompetenz und souveränes Auftreten gegenüber Management, Fachbereichen und Konzern-IT * Relevante Zertifizierungen (z. B. Azure Solutions Architect, Databricks Certified) von Vorteil * Verhandlungssichere Deutsch- und gute Englischkenntnisse ## Description * Erarbeitung der Zielarchitektur auf Azure Databricks (Lakehouse, Medallion-Architektur Bronze/Silver/Gold) innerhalb der Konzernplattform des Kunden * Fachliches, logisches und physisches Datenmodell inklusive Historisierung als Grundlage der Umsetzung * Integrations- und Ladekonzept: Datenflüsse, Delta-Logik, Fehlerbehandlung, Wiederanlauf * Konzeption der systemübergreifenden Zusammenführung von Kunden- und Vermittlerdaten (Matching, Dublettenbereinigung, Golden Record) * Architektur- und Modellierungsstandards, nichtfunktionale Anforderungen sowie Performance- und Skalierungskonzepte * Konzeption von Data Governance, Rollen und Berechtigungen, Data Catalog, Lineage, Aufbewahrung und Löschung (Unity Catalog, DSGVO) * Erstellung von Architektur-Entscheidungsvorlagen und Begleitung des Umsetzungsteams * Dokumentation sowie Ausbaulogik für weitere Quellsysteme und Fachbereiche