EXL ist ein Beratungs- und Dienstleistungsunternehmen, das Organisationen dabei unterstützt, Daten, Analysen und Technologie zu nutzen, um Abläufe zu verbessern und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Das Leistungsspektrum umfasst Betriebsmanagement, entscheidungsorientierte Analysen und digitale Transformation. Dabei verfügt EXL über Erfahrung in der Unterstützung von Kunden aus dem Gesundheitswesen, dem Versicherungswesen, dem Finanzsektor und der Logistik. Das Unternehmen verbindet Data Science mit praxisnaher Geschäftsexpertise, um Lösungen zu entwickeln, die auf die Ziele, das Betriebsmodell und den Branchenkontext der jeweiligen Organisation zugeschnitten sind.
Assistant Vice President, Datenarchitekt — EXL | Hybrid, New York
Leiten Sie die unternehmensweite Datenarchitektur für Cloud-Plattformen, Governance, Integration und Modernisierungsinitiativen bei EXL. Entwickeln Sie skalierbare Datenlösungen für Analysen, Reporting, KI/ML und operative Workloads.
Vereinigte Staaten
New York160.000 $ – 190.000 $ / Jahr
HybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischDateningenieurBeschreibung
- Entwickeln und Umsetzung einer unternehmensweiten Datenarchitekturstrategie im Einklang mit den Geschäftsprioritäten
- Sichere, skalierbare und leistungsstarke Datenplattformen für Analysen, Reporting, KI/ML und operative Workloads entwerfen
- Konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle für Unternehmensanwendungen erstellen
- Data Warehouses, Data Lakes, Lakehouses und andere moderne Datenplattformen architekturseitig gestalten
- Frameworks für Data Governance, Metadaten, Datenqualität und Stammdatenmanagement entwickeln
- ETL/ELT- und Datenintegrationsarchitekturen über vielfältige Systeme hinweg leiten
- Standards, Methoden und Architekturprinzipien für das Datenmanagement definieren
- Mit Geschäftsführung, Enterprise-Architekten und Technologieteams an Transformationsprogrammen zusammenarbeiten
- Neue Technologien bewerten und geeignete Datenlösungen empfehlen
- Datenengineering- und Analytics-Teams anleiten und mentorieren
- Die Einhaltung von Sicherheits-, Datenschutz- und regulatorischen Vorgaben sicherstellen
- Foren zur unternehmensweiten Datenarchitektur und Governance-Diskussionen leiten
- Architekturprüfungen steuern und Freigaben für sichere Designs erteilen
- An Presales-Aktivitäten, Lösungsvorschlägen und technischen Aufwandsschätzungen mitwirken
- Mit Führungskräften langfristige Datenstrategien entwickeln
- Wiederverwendbare Architekturstandards und Frameworks projektübergreifend erstellen
Anforderungen
- 12–15 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung unternehmensweiter Datenplattformen, Architekturen und Managementlösungen mitbringen
- Umfassende Kenntnisse in Enterprise-Datenarchitektur, Datenstrategien und Roadmaps, Integrationsarchitektur, Informationsarchitektur, Referenzarchitekturen und Modernisierungsprogrammen nachweisen
- Umfangreiche Erfahrung mit konzeptioneller, logischer, physischer und dimensionaler Modellierung haben, einschließlich Data Vault 2.0 sowie Stern- und Schneeflockenschemata
- Mit Modellierungswerkzeugen wie Erwin, ER/Studio, PowerDesigner und Visio vertraut sein
- Umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von Enterprise Data Warehouses, Data Lakes, Lakehouses, operativen Datenspeichern und Data Marts mitbringen
- Fundierte Erfahrung mit mindestens einer großen Cloud-Plattform haben: Microsoft Azure, AWS oder GCP
- Hadoop, Spark/PySpark, Hive, Kafka und Delta Lake verstehen
- Architekturen für die Verarbeitung großer Datenmengen im Batch- und Echtzeitbetrieb entworfen haben
- Erfahrung mit SQL Server, Oracle, PostgreSQL, Snowflake, Teradata oder MySQL haben
- Expertise in Datenbankdesign, Abfrageoptimierung, Partitionierung und Performance-Tuning nachweisen
- Data Governance, Metadatenmanagement, Katalogisierung, Qualitätsmanagement, Stammdatenmanagement und Datenschutzbestimmungen verstehen
- Rollenbasierte Zugriffskontrollen, Datensicherheitsrichtlinien und Compliance-Frameworks implementiert haben
- Unternehmensintegrationsmuster, API-basierte Integration, ereignisgesteuerte und Microservices-Architekturen sowie die Konzepte Data Mesh und Data Fabric kennen
- Architekturdokumente, Lösungsblueprints und Datenflussdiagramme erstellen können
- Führungsstärke, strategisches Denken, Stakeholder-Management, Kommunikationsfähigkeit sowie analytische und problemlösende Fähigkeiten nachweisen
- Einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Informationstechnologie, Data Engineering, Ingenieurwesen oder einer verwandten Fachrichtung besitzen
- Bevorzugte Zertifizierungen umfassen TOGAF, Azure Solutions Architect Expert, Azure Data Engineer Associate, Databricks Certified Data Engineer Professional, AWS Certified Solutions Architect Professional, Google Professional Data Engineer oder Snowflake SnowPro
- Zusätzliche Qualifikationen nennen einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Produktdesign oder einem verwandten Fachgebiet sowie 8–12 Jahre Erfahrung in Produktentwicklung oder Engineering