DevOps Cloud Architect – AWS & Azure (m/w/d)

Woodmark Consulting

WE MAKE THE WORLD BETTER WITH DATA Die Woodmark Consulting GmbH gehört zu den führenden deutschen IT-Beratungsunternehmen für AI, Data & Analytics. Wir begeistern Menschen durch unsere Leidenschaft für Daten & Innovation. Das Leben unserer Werte Respekt, Offenheit, Vertrauen und Fürsorge sorgt für eine ausgezeichnete Unternehmenskultur und ist die Basis unseres Erfolgs. Nutze auch du deine Leidenschaft für Daten & Innovation und erschließe mit uns deren Potential. So schaffen wir gemeinsam einen Mehrwert für Kunden, Gesellschaft und Umwelt. DEINE BUNTE AUFGABENPALETTE DevOps wird durchgehend gelebt: Du entwickelst in einem DevOps Team eigenverantwortlich Cloud- und On-Premise-Datenplattformen und Datenversorgungs-Prozesse. Übersetzen und Umsetzen von Anforderungen: Basierend auf den fachlichen Anforderungen erstellst du technische Data Engineering Konzepte, setzt diese in Code um und bettest diese integrativ in übergeordnete Architekturen ein. Dein Wissen über Technologieformen mit passender Werkzeugunterstützung (Coding, ETL, Data Prep, Streaming), datenhaltender Systeme (Blob Stores-, SQL-, NoSQL-, Document-, Node-Datenbanken) und modernster Modellierungstechniken setzt du zielgerichtet dazu ein, Kunden bei Proof of Concepts zu unterstützen und Kundenanforderungen in Projekten zu realisieren. Teamwork als Erfolgsfaktor: Eine projektbezogene Abstimmung und Zusammenarbeit mit Architekten, Fachbereichen und Entscheidern führt zur erfolgreichen Umsetzung von Projekten. Verantwortung übernehmen: Größere Projekte kannst du als technischer Projektleiter eigenständig durchführen und steuern.  Mit deinem weitreichenden Erfahrungsschatz gibst Du die Richtung für Data Engineering-Prozesse vor und leitest unerfahreneren Teammitglieder mit an. Kommunikation ist das Maß aller Dinge: Du bist stets im intensiven Austausch mit * deinen Kunden, um ein professionelles Erwartungsmanagement und deren Zufriedenheit sicherzustellen, * deinem Projektteam, um den Projekterfolg zu gewährleisten und natürlich * dem Woodmark Team, um den Wissensaustausch und die gegenseitige Unterstützung zu stärken. DAS HAST DU AUF LAGER Projekterfahrung: Da du bereits mindestens drei Jahre Erfahrung im Data Engineering hast, besitzt du ein exzellentes Datenverständnis und tiefgreifende Kenntnisse in der Transformation von Daten vor allem in der Cloud mit AWS Glue oder Databricks. Expertise ist selbstverständlich: Du verfügst über * ein tiefes Verständnis für unterschiedliche Datenstrukturen (relational, json, xml) und Ableitung geeigneter Verspeicherungsformen in Layer-Modellen (3NF, Data Vault, Star Schema) * ein weitreichendes Verständnis zu Data Engineering Services und deren integrative Einbindung in andere Services wie Streaming, Machine Learning und Reporting * weiterführende Kenntnisse in Workflow-Management-Systemen wie Airflow, AWS Data Pipelines, EKS, Lambda, EventBridge oder Step Functions * Kenntnisse in mehreren unterschiedlichen Datenhaltung-Technologien (SQL-Datenbanken, Data Lakes, Data Lakehouses, Document-Datenbanken, Node-Datenbanken) * umfassende Kenntnisse in SQL * Programmierkenntnisse in Python, JAVA oder Scala und Spark-Kenntnissen Stakeholderorientiertes Denken bringt uns weiter: Du bist darin erfahren mit Stakeholdern auf verschiedenen Ebenen zusammen zu arbeiten. Support the Making-of-a-Star: Es bereitet dir Freude, andere Woodmarker:innen mit deiner Erfahrung zu unterstützen, denn wir lieben die Vielfalt und du machst den Unterschied.   Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse: Mit der deutschen Sprache und der englischen Dokumentation kommst du zurecht und bist dabei, wenn in der Projektarbeit auch mal Englisch gesprochen wird.

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WE MAKE THE WORLD BETTER WITH DATA Die Woodmark Consulting AG gehört zu den führenden deutschen IT-Beratungsunternehmen für AI, Data & Analytics. Wir begeistern Menschen durch unsere Leidenschaft für Daten & Innovation. Das Leben unserer Werte Respekt, Offenheit, Vertrauen und Fürsorge sorgt für eine ausgezeichnete Unternehmenskultur und ist die Basis unseres Erfolgs. Nutze auch du deine Leidenschaft für Daten & Innovation und erschließe mit uns deren Potential. So schaffen wir gemeinsam einen Mehrwert für Kunden, Gesellschaft und Umwelt. DEINE BUNTE AUFGABENPALETTE DevOps wird durchgehend gelebt: Du bist in einem DevOps Team verantwortlich für die Migration bestehender oder den Aufbau neuer Cloud- und On-Premise-Datenbanken und deren Datenstrukturen und angrenzender Analytics Service-Architekturen. Mit einem Konzept fängt alles an: Basierend auf den fachlichen Anforderungen und technischen Gegebenheiten erstellst du Konzepte für analytische Architekturen, erarbeitest geeignete Migration-Strategien und bettest diese integrativ in übergeordnete Architekturen ein. Verantwortung übernehmen: Mit deinem weitreichenden Datenbank Know-how und Wissen in der Organisation von Daten gibst Du die Richtung für Migrations-, Architektur- und Engineering-Prozesse vor und leitest unerfahreneren Teammitglieder mit an. Zudem kannst du größere Projekte als technischer Projektleiter eigenständig durchführen und steuern. Know-How in Datenbanktechnologien: Dein Wissen über Datenbanktechnologien und andere datenhaltende Systeme (Blob Stores-, SQL-, NoSQL-, Document-, Node-Datenbanken) sowie modernste Modellierungstechniken (Data Vault, 3NF, Star Schema) setzt du zielgerichtet dazu ein, Kunden bei Proof of Concepts zu unterstützen und die Kundenanforderungen in Projekten zu realisieren. Kommunikation ist das Maß aller Dinge: Du bist stets im intensiven Austausch mit * Architekten, Fachbereichen und Entscheidern um dich für die projektbezogene Zusammenarbeit abzustimmen.  * deinen Kunden, um ein professionelles Erwartungsmanagement und deren Zufriedenheit sicherzustellen, * deinem Projektteam, um den Projekterfolg zu gewährleisten und natürlich * dem Woodmark Team, um den Wissensaustausch und die gegenseitige Unterstützung zu stärken. DAS HAST DU AUF LAGER Projekterfahrung: Du hast mindestens fünf Jahre Erfahrung im Datenbankumfeld, ein exzellentes Datenverständnis und tiefgreifende Kenntnisse in Modellierungsformen datenhaltender Systeme und analytischer Architekturen. Expertise ist selbstverständlich: Du verfügst über * umfassende Datenbankkenntnisse in Cloud Datenbanken wie Snowflake, AWS Redshift, RDS, sowie Abfragediensten wie Athena und Redshift Spectrum * umfassende Kenntnisse in SQL DQL, DDL und DML * fundierte Kenntnisse über die AWS Migrations-Strategien, die AWS MAP Methodologie und Migration Patterns * weiterführende Kenntnisse mit Workflow-Management-Systemen wie Airflow, CloudFormation oder Step Functions * solide methodische Kenntnisse in Change Data Capture Strategien, Zero-Downtime Migration Patterns, Bi-direktionale Synchronisation, Cut-over Strategien und Rollback Planung * weiterführende Kenntnisse mit AWS Database Migration Service, AWS Schema Conversion Tool * Kenntnisse mehrerer unterschiedlicher Datenhaltung-Technologien (SQL-Datenbanken, Data Lakes, Data Lakehouses, Document-Datenbanken, Node-Datenbanken * weitreichendes Verständnis zu Data Storage Services und deren integrative Einbindung in andere Services wie Streaming, Machine Learning und Reporting   Stakeholderorientiertes Denken bringt uns weiter: Du bist darin erfahren mit Stakeholdern auf verschiedenen Ebenen zusammen zu arbeiten. Support the Making-of-a-Star: Es bereitet dir Freude, andere Woodmarker:innen mit deiner Erfahrung zu unterstützen, denn wir lieben die Vielfalt und du machst den Unterschied.   Gute Deutsch- und Englischkenntnisse: Mit der deutschen Sprache und der englischen Dokumentation kommst du zurecht und bist dabei, wenn in der Projektarbeit auch mal Englisch gesprochen wird.

Woodmark Consulting

WE MAKE THE WORLD BETTER WITH DATA Die Woodmark Consulting GmbH gehört zu den führenden deutschen IT-Beratungsunternehmen für AI, Data & Analytics. Wir begeistern Menschen durch unsere Leidenschaft für Daten & Innovation. Das Leben unserer Werte Respekt, Offenheit, Vertrauen und Fürsorge sorgt für eine ausgezeichnete Unternehmenskultur und ist die Basis unseres Erfolgs. Nutze auch du deine Leidenschaft für Daten & Innovation und erschließe mit uns deren Potential. So schaffen wir gemeinsam einen Mehrwert für Kunden, Gesellschaft und Umwelt. DEINE BUNTE AUFGABENPALETTE 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. WAS DU FÜR DEINEN START BEI UNS BRAUCHST * 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. DAS HAST DU AUF LAGER Expertise ist selbstverständlich: Du hast Mehrjährige Erfahrung  * im Umgang mit Datensystemen und der Abbildung von Geschäftslogiken * im eigenständigen Erstellen von Konzepten und Entwicklungs-Guidelines * in Pilotierung, Konzeption und Aufbau integrierter Datenbestände