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# Data Analytics Architect

- **Company:** Woodmark Consulting AG
- **Location:** Grasbrunn, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Third Normal Form, Amazon Web Services, Data Analysis, Cloud Computing, Data Architecture, Information Engineering, Data Vault Modeling, DevOps, Python (Programming Language), Metadata, Metadata Repositories, SQL Databases, Data Processing, Snowflake, Change Data Capture, Microsoft Fabric, Data Lakes, Data Lineage, Data Analytics, Star Schema, Data Lakehouse, Functional Programming, Databricks
- **Published:** June 30, 2026
- **Apply:** https://www.xing.com/jobs/grasbrunn-data-analytics-architect-155722016

## About the Role

* Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Datenbankumfeld, exzellentes Datenverständnis und tiefgreifende Kenntnisse in analytischen Architekturen datenhaltender Systeme
 * Exzellente Kenntnisse der unterschiedlichen Datenmodellierungs-Paradigmen Data Vault 2.0, 3NF und Star Schema
 * Exzellente Kenntnisse der unterschiedlichen Analytics-Architekturen Inmon, Kimball, Data Lake, Data Lakehouse und Lambda
 * Solide Kenntnisse in der Datenverarbeitung in der Cloud, insbesondere mit AWS, Databricks, Snowflake , Microsoft Fabric oder dbt
 * Fundierte Kenntnisse in SQL und Python
 * Kenntnisse in den Bereichen Change Data Capture , Data Lineage, Data Catalog, Data Mesh und Metadata Management
 * Exzellentes Datenverständnis, um Datenbestände zu analysieren, zu hinterfragen und in den Kontext größerer Gesamtdatenbestände inhaltlich zu integrieren.

## Description

DevOps wird durchgehend gelebt: Du bist in einem DevOps Team verantwortlich für die Definition der Datenmodellierung und die Strukturierung der datenhaltenden Systeme und sorgst im Zusammenspiel mit dem Plattform Architekten für die Abdeckung der Anforderungen an die Datenarchitektur.
Anforderungen visualisieren: Basierend auf den Informationen der Fachbereiche entwirfst Du analytische Datenmodelle, um Datenbestände zu integrieren, historisieren und technisch sowie inhaltlich flexibel und erweiterbar zu gestalten.
Datenprodukte entwickeln: Anhand deiner Vorgaben transformieren Data Engineers diese auf der Analytics Plattform in werthaltige Datenprodukte, die dann z.B. in Dashboards oder Data Science Modellen verwendet werden., * im Umgang mit Datensystemen und der Abbildung von Geschäftslogiken

 * im eigenständigen Erstellen von Konzepten und Entwicklungs-Guidelines
 * in Pilotierung, Konzeption und Aufbau integrierter Datenbestände


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