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Information

(Senior) Data Modeler / Data Vault Expert Azure Databricks / Lakehouse (m/w/d)

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Details des Angebots

Allgemeine Informationen

Kennziffer

2026-34531  

Datum der Veröffentlichung

07.02.2026

Stellenkategorie

Standard

Unternehmensbereich

Data Intelligence & Analytics

Veröffentlichungsmedium

Deichmann intern

Ja

Deichman Jobbörse

Ja

Deichmann Digital

Ja

Beschreibung der Stelle

Stellenprofil

IT - Softwareentwickler/in

Stellenbezeichnung

(Senior) Data Modeler / Data Vault Expert Azure Databricks / Lakehouse (m/w/d)

Vertragsart

Vollzeit

Karrierelevel

Berufserfahrene

Vertragsdauer

unbefristet

Eintrittsdatum

ab sofort

Einleitung (für Fachbereichsbeschreibung)

Du brennst für saubere, skalierbare Datenmodelle und möchtest Data Vault nicht nur “mitdenken”, sondern als Rückgrat eines modernen Lakehouse etablieren? Dann gestalte mit uns die nächste Ausbaustufe unserer Datenplattform – mit klarem Schwerpunkt auf Datenmodellierung, Data Vault und nachhaltiger Informationsarchitektur.

Aufgaben

Deine Aufgaben:

  • Konzeption und Weiterentwicklung unseres Enterprise-Datenmodells im Azure-Lakehouse – mit Schwerpunkt auf Data Vault (Raw/Business Vault) sowie abgeleiteten Data Marts (z. B. Kimball)
  • Modellierung von Hubs, Links, Satellites (inkl. Historisierung, Keys, Loaded/Record Source, PIT/Bridge-Konzepte) und Ableitung fachlicher Sichten für Analytics & Reporting
  • Definition von Modellierungsstandards, Namenskonventionen und Best Practices für Wiederverwendbarkeit, Skalierbarkeit und Governance
  • Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen, Data Engineers, BI/Analytics und Data Governance, um Anforderungen in robuste, nachvollziehbare Datenstrukturen zu übersetzen
  • Qualitätssicherung der Datenmodelle (Konsistenz, Historisierung, Nachvollziehbarkeit, Testbarkeit) über den gesamten Datenlebenszyklus
  • Unterstützung bei der Integration neuer Quellsysteme: Analyse, Mapping, Modell-Impact, Regelwerke und Dokumentation
  • Mitarbeit an Architektur- und Technologieentscheidungen rund um Data Vault im Lakehouse (z. B. Automatisierung, Metadaten, Orchestrierung)

Profil

  • Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Naturwissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation
  • Mehrjährige Erfahrung in Datenmodellierung – idealerweise mit einem klaren Schwerpunkt auf Data Vault (2.0); Kimball-Kenntnisse sind ein Plus
  • Sehr gutes Verständnis von Historisierung, Integrationsmodellierung, Business Keys, Surrogate Keys sowie konzeptioneller/fachlicher Modellierung
  • Erfahrung im Cloud-/Lakehouse-Umfeld, idealerweise Microsoft Azure
    Kenntnisse in Azure Databricks / Spark und Programmierung mit Python oder Scala (um Modellkonzepte technisch sauber umzusetzen und mitzuentwickeln)
  • Routine im Zusammenspiel mit ETL/ELT-Prozessen, Datenqualität und idealerweise Datenkatalog/Metadaten/Dokumentation
  • Strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise, analytisches Denkvermögen und Freude an Abstimmung mit Stakeholdern
  • Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse

Fußzeile

Was Dich bei uns erwartet:

  • Ein Umfeld, in dem Du Dinge wirklich bewegen kannst: moderne Datenplattform, relevante Use Cases, viel Gestaltungsspielraum
  • Kollegiales Teamwork, kurze Wege und pragmatische Zusammenarbeit
  • Fachliche Weiterentwicklung durch spannende Projekte, Austausch und Qualifizierung
     

Benefits:

  • 30 Tage Urlaub
  • Flexible Arbeitszeiten
  • Tageweise mobiles Arbeiten
  • Ermäßigtes DeutschlandTicket Job
  • Betriebliche Altersvorsorge
  • Kitaplätze
  • Bistro
  • Personalrabatt
  • Unterstützungskasse
  • Seminare & Fortbildungen
  • Betriebliches Gesundheitsmanagement
  • Firmenevents

Als (Senior) Data Modeler / Data Vault Expert (m/w/d) verstärkst Du unser Team in Essen. Wenn Du Einsatz zeigst und etwas bewegen willst, dann bist Du bei uns genau richtig. Bewirb Dich jetzt online mit Angabe Deiner Gehaltsvorstellung und Deines frühestmöglichen Eintrittstermins. Wir freuen uns auf Dich!

Einsatzort der Stelle

Standort

45359 Essen-Stadtbezirke IV, Deutschland

Antragsteller

Ansprechpartner veröffentlichen

Nein


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