Solution Architect f. Data Scale-Up (m/w/d)

Ein Unternehmen sucht einen Solution Architect, der Kunden in den wichtigsten Projektphasen unterstützt und begleitet - vom ersten Setup und der Implementierung über Testing und Go-live bis hin zur Post-Production. Die Rolle umfasst die enge Zusammenarbeit mit Kunden, um die erfolgreiche Einführung von Enterprise-Data-Platform-Lösungen sicherzustellen, mit Fokus auf dem Entwurf, der Implementierung und der Optimierung der Datenarchitektur.

Diese Position verbindet praktisches technisches Know-how mit Aufgaben im Bereich Solution Architecture. Der Solution Architect fungiert als vertrauenswürdiger Berater, schlägt die Brücke zwischen Business und Engineering, löst komplexe technische Herausforderungen und stellt hochwertige, skalierbare Lösungen in einem kundenorientierten Umfeld sicher. Der ideale Kandidat ist eine starke technische Führungspersönlichkeit, die in der Lage ist, die Architekturvision voranzutreiben, Delivery-Teams zu unterstützen und sicherzustellen, dass Kunden während des gesamten Projektlebenszyklus ihre gewünschten Ergebnisse erreichen.

• Verantwortung für den gesamten Lebenszyklus der Lösungsbereitstellung, einschließlich Anforderungserhebung, Architekturdesign, Installation, Integration, Testing, Deployment und Post-Production-Support.
• Aufbau von tiefem Fachwissen über die Enterprise-Data-Platform und ihre Komponenten, wie Micro-Database-Architektur, Data Pipelines, Data Integration und Data-Management-Funktionen.
• Lösungen prototypisch umsetzen, Implementierungen begleiten und interne sowie kundenseitige Teams mit Best Practices und architektonischer Steuerung unterstützen.
• Mit Stakeholdern zusammenarbeiten, um Anforderungen zu erheben, Geschäftsanforderungen in technische Designs zu übersetzen, Design-Workshops zu leiten und Vorschläge/Roadmaps zu präsentieren.
• Architektur-Artefakte definieren und pflegen, einschließlich Lösungsdiagrammen, Flussdiagrammen, Integrationsdesigns, Deployment-Modellen, API-Spezifikationen und technischer Dokumentation.
• Kundenseitige Engineers als Mentor und Coach begleiten und Reviews, Unterstützung und technisches Feedback geben.
• Qualität, Validierung und langfristige Wartbarkeit der gelieferten Lösungen sicherstellen, mit Fokus auf Wartbarkeit, Erweiterbarkeit, Monitoring und Betrieb.
• Best Practices für die Plattform vorantreiben, einschließlich Datenmanagement, Echtzeit-Datenverarbeitung, Integrationsmustern und Performance-Optimierung.
• Den Kunden intern vertreten, als technische Stimme des Projekts auftreten und bei Bedarf mit Produktteams zusammenarbeiten.

• Solide Grundlage im Design skalierbarer, verteilter, hybrider oder cloudbasierter Systeme (z. B. Microservices, Data Pipelines, Event-Driven Architecture).
• Fundierte Erfahrung in Linux/Unix-Umgebungen (Shell-Scripting, Administration).
• Nachgewiesene Fähigkeit, End-to-End-Lösungen zu entwerfen und umzusetzen, die auf die Geschäftsanforderungen des Kunden abgestimmt sind.
• Mindestens 2 Jahre Erfahrung in einer kundenorientierten technischen Rolle mit direktem Kundenkontakt, Anforderungserhebung und Präsentation von Designs.
• Nachgewiesene Fähigkeit, technische Teams zu mentorieren oder zu führen und dabei weiterhin selbst mit anzupacken.
• Sehr gute mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, sowohl technische als auch nicht-technische Stakeholder zu adressieren.
• Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz, mit Blick für Details, Qualität und langfristige Wartbarkeit.
• Erfahrung mit Test Data Management (TDM), Data Provisioning, Masking, Subsetting oder der Generierung synthetischer Daten.
• Vertrautheit mit entity-basierten Datenmodellen, Datenschutz, PII-Masking/Tokenisierung und Anonymisierungstechniken.
• Erfahrung mit der Integration von CI/CD-/DevOps-Tools (z. B. Jenkins, GitLab, Azure DevOps), um Deployments und Provisioning zu automatisieren.
• Berührungspunkte mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) oder hybriden Cloud-Umgebungen.
• Erfahrung im Design für hohe Performance, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz in datenintensiven Systemen.
• Vertrautheit mit relationalen und nicht-relationalen Datenquellen, einschließlich ERP-, CRM-, Legacy- und Streaming-/Data-Lake-Integrationen.

Die Rolle erfordert eine Präsenz vor Ort in Deutschland, mit einem hybriden Arbeitsmodell und gelegentlichen Reisen innerhalb der Region. Der Kandidat sollte sich wohl dabei fühlen, mit mehreren Stakeholdern zusammenzuarbeiten und mit gutem Beispiel voranzugehen, um hochwertige, wartbare Lösungen zu liefern und gleichzeitig die Fähigkeiten und das Vertrauen des Kunden weiter auszubauen.