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Beschreibung

Datenarchitektur und Technologie

• Definition, Pflege und Dokumentation konzeptioneller und logischer Datenmodelle für das Datenökosystem in enger Zusammenarbeit mit Enterprise- und Datenarchitekten
• Definition, Implementierung und Überwachung der Einhaltung von Datenarchitekturprinzipien, um Konsistenz, Skalierbarkeit und Interoperabilität über Systeme hinweg sicherzustellen
• Identifikation und Empfehlung von Technologien für semantische Suche, Wissensgraphen und KI-gestützten Datenzugang sowie KI- und Datenintelligenz-Fähigkeiten
• Bewertung und Implementierung KI-orientierter Datentechnologien, einschließlich Vektordatenbanken, Graphdatenbanken, Embeddings und Retrieval-Pipelines
• Zusammenarbeit mit dem Datenteam zur Skalierung und Integration neuer Technologien in die Datenarchitektur
• Mitwirkung bei der Gestaltung KI-gestützter Anwendungen (z. B. Content Discovery, Dokumentenintelligenz, Wissensassistenten usw.)
• Förderung von Best Practices für Datenvorbereitung, Anreicherung und Optimierung für KI-Modelle

Zusammenarbeit mit allen IT-Teams (Digital Workplace, Back Office Solutions und Data sowie Customer Solutions und Infrastructure)

• Spezialist im Datenteam und fungiert als IT-SPOC für die Umsetzung datenbezogener Initiativen (DataHub, Selfservice Analytics, RAG-basierte Anwendungen, KI-basierte Initiativen usw.)
• Überwachung und Steuerung der Weiterentwicklung des Data Warehouse und Data Hub zur Sicherstellung der Ausrichtung an den organisatorischen Bedürfnissen und technologischen Fortschritten
• Partnerschaft mit Entwicklungsteams (intern oder extern) zur Unterstützung und Gewährleistung der Weiterentwicklung von Datenmodellen
• Abzeichnung von IT-Lösungsdesign-Reviews zur Sicherstellung der Einhaltung etablierter Datenarchitektur und Datenmodelle

Governance und Qualität

• Definition und Durchsetzung der Einhaltung von Data Governance (Data Glossary, Data Catalog usw.) und Metadaten-Management-Standards
• Sicherstellung von Datenkonsistenz, Rückverfolgbarkeit, Herkunft und Dokumentation über Systeme hinweg
• Zusammenarbeit mit dem IT-Informationssicherheitsbeauftragten sowie dem Rechts- und Compliance-Team zur Aufrechterhaltung von Datenschutzstandards

Best Practices

• Vertrautheit mit Best Practices in verwandten Prozessen und Arbeitsbereichen
• Durchführung der Arbeit in Übereinstimmung mit strategischen Zielen und Regeln, um optimalen Service für interne und externe Stakeholder zu gewährleisten

Profil

Fundierter Hintergrund in Datenarchitektur oder Datenengineering, idealerweise mit Erfahrung sowohl in traditionellen als auch KI-gestützten Datensystemen.

Praktische Erfahrung mit cloudbasierten Datenplattformen (AWS und OCI - Oracle Cloud Infrastructure) und modernen Data-Stack-Komponenten.

Kenntnisse in Vektordatenbanken (z. B. Pinecone, FAISS, Azure Cognitive Search) und Graphdatenbanken (z. B. Neo4j, AWS Neptune, Oracle Graph).

Kenntnisse und Praxis in einem Datenmanagement-Rahmenwerk (DAMA-DMBOK).

Kenntnisse und Verständnis von KI-bezogenen Vorschriften (z. B. EU AI Act).

Vertrautheit mit Datenmodellierungswerkzeugen, konzeptionellem Modelldesign und Metadatenmanagement.

Verständnis von Machine-Learning-Pipelines und LLM-Integrationen (Embedding Retrieval, RAG, semantische Suche).

Kenntnisse in SQL, Python und modernen ETL/ELT-Frameworks.

Solides Arbeitswissen relevanter digitaler Werkzeuge, neugierig, fähig zu lernen, zu assimilieren und die Auswirkungen aktueller und zukünftiger Technologien zu verstehen.

Nachweisliche starke Projektmanagement- und Führungsfähigkeiten mit der Fähigkeit, die Umsetzung von Dateninitiativen zu planen, zu koordinieren und zu leiten, Anbieter und externe Partner zu managen und die Ausrichtung an strategischen Zielen, Zeitplänen und Qualitätsstandards sicherzustellen.

Stellenangebot

Attraktives Umfeld

Flexible Arbeitszeiten

2 Tage Homeoffice pro Woche.