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Leiter der Datentechnik
Aufgaben

Beschreibung

ZUSTÄNDIGKEITEN -

Vorantreiben der Datenstrategie und -prozesse vom Bedarfsmanagement über die Konzeption bis zur Implementierung.
Handeln als vertrauenswürdiger Berater für unsere internen Partner (Geschäftsbereiche und IT-Teams) und proaktives
kommunizieren proaktiv den operativen Status, Probleme und Risiken in den Projekten an das Management.
Konzeptualisierung von Produkten für bestehende Geschäftsprobleme in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen über den gesamten Lebenszyklus -
design Thinking, Business Canvas, Roadmap mit Open-Source-Ansatz und Produktentwicklung.
Leitung interner Beratungsprojekte, Steuerung der Erwartungen der Interessengruppen (Geschäftsbereiche) und
überwachung des Zeitplans und der Qualität der Ergebnisse.


Kostenoptimierung von Ressourcen und effektive Planung zu Beginn des Auftrags und
steuerung der Aktivitäten des Lieferantenmanagements.


Abstimmung und angemessene Nutzung der Mercedes-Benz IT-Projektmanagement-Tools, Governance,
prozesse, Richtlinien und Methoden.


Wertschöpfung durch die Schaffung einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und Innovation durch PoCs,
förderung von Best Practices, Hinterfragen aktueller Praktiken, Feedback an Team und Kollegen.
Aktive Teilnahme an Daten-Communities, Unterstützung von Inner-Source-Aktivitäten innerhalb der
organisationen. Know-how über die neuesten Entwicklungen in der Branche und deren Einpassung in das aktuelle System.
Teilnahme an organisationsweiten Initiativen

Qualifikationen

Qualifikationen und Fertigkeiten

Obligatorisch

- Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Informationstechnologie oder gleichwertige Berufserfahrung im Bereich Data Engineering

- Fachkenntnisse in Data-Engineering-Technologien wie SQL, ETL, Pipeline-Orchestrierung, Data Lineage, Datendokumentation, usw..

- Gute Kenntnisse der Datenarchitektur und der Datenmodellierungsmuster

- Erfahrung in der Arbeit als Data Engineering Architect / Lead: Query Tuning, Performance Tuning,
fehlerbehebung und Debugging.

- Vertrautheit mit einer breiten Palette von Data-Engineering-Ansätzen, die theoretische Best Practices
praktiken und die technische Anwendung dieser Methoden.

- Vertrautheit mit Datenbanken und Analysetechnologien in der Branche, einschließlich Data Warehousing/ETL, relationale Datenbanken

- Sicherer Umgang mit Python

- Kenntnisse in den Bereichen DevOps, CI/CD, einschließlich der Bereitstellung einer Reihe von Data-Engineering-Pipelines in der Produktion, und Testverfahren

- Erfahrung im Aufbau zusätzlicher Lösungen rund um die Data-Engineering-Architektur

- Erfahrung in der Arbeit mit Airflow oder einem ähnlichen Orchestrierungstool

- Arbeitserfahrung mit Containern und Kubernetes.

- Arbeitskenntnisse in Github

- Erfahrung mit agiler Entwicklung.

- Ausgeprägte Präsentations-, Kommunikations- (schriftlich und mündlich) und zwischenmenschliche Fähigkeiten sowie die Fähigkeit, selbstständig mit Stakeholdern in Kontakt zu treten

- Fähigkeit, mehrere Aufgaben in einer kollaborativen Teamumgebung zu jonglieren und zu priorisieren

- Nachgewiesene Fähigkeit, analytische und problemlösende Fähigkeiten in einem schnelllebigen Umfeld einzusetzen

Gut zu haben

- Arbeitserfahrung in DBT, Exasol

- Erfahrung in der Arbeit mit Azure Databricks, PySpark, Azure Data Factory

- Kenntnisse von Visualisierungstools (z. B. Power BI)

Bevorzugte Erfahrungen und Fertigkeiten

- Microsoft Azure-Zertifizierungen

- Zertifizierter Databricks Associate Developer (vorzugsweise in Python) ist sehr wünschenswert.

- Geschult in Azure Data Factory, Data Lake, Data Bricks Notebooks

- Arbeitserfahrung in SAFe - Scaled Agile Framework ist ein Plus

Benefits
Mit­arbeiter­rabatte möglich
Gesund­heits­maß­nahmen
Mit­arbeiter­handy möglich
Essens­zulagen
Betrieb­liche Alters­ver­sorgung
Hybrides Arbeiten möglich
Mobilitäts­angebote
Mit­arbeiter Events
Coaching
Flexible Arbeits­zeit möglich
Gute An­bindung
Kantine, Café
Betriebs­arzt
Mit­arbeiter­beteili­gung möglich
Barriere­frei­heit
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