Job Description

Projektarbeit (extern) Berlin, Remote. Start Januar 2026. ++
Python

Tableau

Power BI

SQL

Datenmodellierung

Scrum

Kanban

REST

Apache Spark

Analyse

SQS

PySpark

QuickSight

SNS

AWS-Managed-Services

Data Exploration

Modellierung

ETL-Entwicklung

Airflow DAGs

Boto3

Data Science Methoden

Docker-Containerisierung

Senior Data Architect – AWS Cloud & Big Data Plattform (m/w/d) 98% remote ID2394A

...für die Weiterentwicklung der cloudnativer Datenarchitekturen

Start:

01.01.2026

Ende:

31.12.2026

Einsatzort:

Berlin & Remote (Onshore, ca. 8 PT Onsite)

Projektbeschreibung:

Das Projekt stellt eine cloudnative End-to-End-Analytics-Plattform für Big-Data- und Machine-Learning-Anwendungen bereit.

Sie dient der Verknüpfung technischer und betriebswirtschaftlicher Fahrzeugdaten und unterstützt datenbasierte Entscheidungen in der digitalen Instandhaltung.

Der

Senior Data Architect

verantwortet die Konzeption und Weiterentwicklung der Datenarchitektur, den Aufbau moderner Batch- und Streaming-Prozesse sowie die Integration neuer Datenquellen und Machine-Learning-Frameworks.

Aufgaben:

– Beratung zur Weiterentwicklung des cloudnativen Backends und der Integrationsarchitektur

– Konzeption und Aufbau von

Daten-Pipelines

nach dem Zonenmodell (raw – trusted – refined)

– Weiterentwicklung der

Datenstrategie

, Zugriffs- und Bereitstellungskonzepte

– Implementierung und Nutzung der

AWS-Managed-Services

(Glue, Airflow, Batch / ECS Fargate, S3, Athena, Lake Formation, Glue Data Quality, Redshift)

– Beratung der

Data Scientists

bei der Operationalisierung von

Machine-Learning-Frameworks

– Analyse neuer Datenquellen, Entwicklung geeigneter Datenstrukturen und Explorationsprozesse

– Mitwirkung im agilen

Scrum-Team

(Refinements, Plannings, Reviews, Retros)

Anforderungen (Must-have):

– Mind. 6 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung (Versionierung mit Git, CI/CD)

– Mind. 6 Jahre Projekterfahrung als

Architekt für Batch- und Streaming-Architekturen

(Big Data, Analytics, KI)

– Fundierte Kenntnisse in

Data Exploration, Analyse und Modellierung

( 4 Jahre)

– Mind. 4 Jahre Praxis in

ETL-Entwicklung und Datenmodellierung

mit

Python, SQL, Apache Spark / PySpark, Airflow DAGs, Boto3, SNS, SQS, REST

– Erfahrung im Aufbau

cloudnativer Datenplattformen auf AWS

, inkl. Nutzung von Managed Services

Wünschenswert (Nice-to-have):

– Erfahrung mit

Data-Science-Methoden

(Prognose-, Klassifikations-, Clustering-Algorithmen, LLMs)

– Kenntnisse in

Docker-Containerisierung

und Dashboard-Entwicklung (Power BI, QuickSight, Tableau)

– Projekterfahrung im Bereich

Transport & Logistik

sowie mit bereichsübergreifenden Architektenteams

– Mehrjährige Praxis in agilen und skalierten Frameworks (

Scrum

,

Kanban

)


Das Team von der

mund consulting

freut sich auf Ihre Bewerbung – bitte mit aktuellem CV, Verfügbarkeit und Stundensatz.

Herzliche Grüße

Thomas Mund

post@mund-consulting.de

Bearbeitet 14.11.25