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# (Senior) Data Architect

- **Company:** Trianel GmbH
- **Location:** Aachen, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Data Analysis, Microsoft Azure, Data Architecture, Data Validation, Data Integration, Data Integrity, Data Vault Modeling, Python (Programming Language), SQL Azure, SQL Databases, Data Processing, Cloud Platform System, Snowflake, Information Technology
- **Published:** November 12, 2026
- **Apply:** https://jobs.meinestadt.de/aachen/standard?id=260708328

## About the Role

Informatik
Datenmodellierung
Englisch
Datenintegration
Datenauswertung
Automatisierung
SQL Azure
Snowflake
Python
Optimierung
Wirtschaftsinformatik
Energie
Deutsch
Zielorientierung
Teamfähigkeit
Selbstständige Arbeitsweise
Flexibilität
Eigenmotivation, Ausbildung - Abgeschlossenes Studium im Bereich (Wirtschafts-)Informatik, Data Science oder in einem vergleichbaren Studiengang
Qualifikation - Mehrjährige Berufserfahrung als Data Architect / Data Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle; fundierte Erfahrung im Aufbau und Betrieb der Lösungen in Cloud-Plattformen (Azure); Erfahrungen in Datenarchitektur (Data Vault 2.0), Datenmodellierung und Aufbau von Datenpipelines inkl. Qualitätssicherung; sehr sichere Deutsch- und Englischkenntnisse
Expertise - Gutes Fachwissen in Datenintegration und der Transformation großer Datenmengen; vertiefte Kenntnisse in der Datenbereitstellung als Datalakehouse und (Near-Realtime-)Analytics-Streams; Knowhow in der Integration von KI und ML in Datenverarbeitungs- und analyseprozesse; gute Kenntnisse in SQL, Python, dbt sowie Erfahrung mit Snowflake und dem Azure Tech Stack
Persönlichkeit - Ausgeprägte Teamfähigkeit, strukturierte und zielorientierte Arbeitsweise; gutes analytisches und konzeptionelles Denkvermögen, hohes Maß an Eigeninitiative

## Description

Job-Rad
Gesundheitsförderung
Entwicklungsmöglichkeiten
Mobiles Arbeiten
Sportaktivitäten, Entwicklungsarbeit - Weiterentwicklung unserer neuen Datenplattformen für Energiemarktdaten und Analytics; Definition und Umsetzung effizienter Datenarchitekturen für Analytics-Prozesse bis hin zu Near-Realtime-Datenanalyse für die Nutzung durch Data Analysten und Data Scientists; Integration von KI und ML in die Datenverarbeitungs- und analyseprozesse
Zusammenarbeit - Enge Zusammenarbeit mit den Fachbereichen, um eigenständig Datenanforderungen zu verstehen und umzusetzen (inkl. Anforderungsanalyse und -spezifikation, Implementierung, Qualitätssicherung und Betrieb)
Optimierungsarbeit - Optimierung der Datenarchitektur und Performance; Automatisierung der Datenprozesse
Überwachungsarbeit - Umsetzung von Maßnahmen zur Sicherstellung der Datenintegrität sowie Überwachung der Datenqualität