Data Platform Responsible 100% (f/m/d)

Aufgaben

• End-to-End technische Leitung und Lifecycle-Management einer globalen Datenplattform (Data/Lake House) sicherstellen, um die Ausrichtung mit den Geschäftsbedürfnissen, Architektur- und Technologiestandards sowie der operativen Resilienz zu gewährleisten.
• Enge Zusammenarbeit mit Product Owners, Platform Owners und IT Service Owners; Unterstützung bei technischen Entscheidungen, Überwachung des Lösungsdesigns und Sicherstellung der Governance für Architektur, Sicherheit und Release-Management.
• Wichtiger technischer Stakeholder im technischen Design einer globalen Plattform auf Basis von Cloud-Infrastruktur.
• Teilnahme am agilen Setup und Unterstützung des Entwicklungsteams.
• Führung des technischen Designs, der Entwicklung und der operativen Leistungsfähigkeit der Plattform unter Sicherstellung der Ausrichtung mit Geschäftsbedürfnissen, Architektur, Lifecycle-Management und Einhaltung der Unternehmensstandards.
• Beitrag zur technischen Roadmap der Plattform, einschließlich Technologieänderungen, Modernisierung und Außerbetriebnahme, in Einklang mit Geschäfts- und Architekturstategien.
• Verantwortung für und Beitrag zu wichtigen Lieferungen, einschließlich Lösungsdesign, Sicherheitskonzepten und Implementierungen; Sicherstellung der Einhaltung von Architekturstandards in Zusammenarbeit mit dem Plattform-Architekturteam und dem Interface Management System Architect.
• Planung und Koordination von Anwendungsfreigaben gemäß den Richtlinien für Change- und Release-Management für den Produktivbetrieb in Zusammenarbeit mit Product Owner, Platform Owner und IT Service Owner.
• Sicherstellung der robusten Implementierung von „funktionalen" Anforderungen (Automatisierung, Unit-Testing, CI/CD).
• Bereitstellung von 3rd-Level-Support, Übernahme der Rolle des Master Data Custodians in JAR und Leitung von Lieferanten- und Drittanbieteranwendungen, einschließlich Überwachung von Leistung und Lieferung.
• Aufwandschätzung für Änderungen, Beratung zu technischen Risiken und deren Minderung, Unterstützung bei der Budgetierung; Überprüfung technischer Antworten auf funktionale technische Aspekte und Gegenangebote.
• Verantwortung für die globale Datenplattform, die globale Daten für verschiedene Geschäftsfälle bereitstellt, und Sicherstellung einer funktionierenden und stabilen Umgebung.
• Unterstützung des System Architects bei der Erfassung und dem Management technischer Schulden.
• Unterstützung des Business Responsible und des IT Product Owner bei der Gestaltung von Plattformdiensten.
• Zusammenarbeit mit Support-Teams in Asien zur Verbesserung des Support-Prozesses.

Anforderungen

• Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Datenplattformen / Data Lakes / Data Lake Houses (Snowflake, Databricks, Distributed Storage wie S3/HDFS) – vorzugsweise On-Premise.
• Mehrfachjährige Erfahrung in einer ähnlichen Position in der Finanzindustrie.
• Erfahrung in der Führung der technischen Richtung von Datenplattformen, Aktualisierung mit architektonischen Lösungen, AWS- und Cloud-Anbietertechnologien, Zusammenarbeit bei Best Practices, Möglichkeiten im Tooling, Formaten und Konzepten.
• Erfahrung im Management des gesamten Plattform-Lifecycles, von Konzept und Design über Test, Deployment, Betrieb bis hin zur Außerdienststellung, einschließlich Verantwortung für CI/CD-Pipeline-Setup, operatives Tooling, Dokumentation, Wartung, Monitoring, Budgetierung, Schlüsselprobleme und Definition von KPIs zur Unterstützung des SLA-Managements der Lösung.
• Kenntnisse in IT-Service-Architektur, Cloud-Plattformen, Netzwerkarchitekturkonzepten und Sicherheit.
• Starke technische Grundlage als versierter Programmierer in Java/Kotlin, SQL oder ähnlichem, mit ausgezeichneten Anwendungsentwicklungsfähigkeiten.
• Beherrschung von Container-basierten Technologien, Microservices-Design, Cloud-Anbieterdiensten und Best Practices (Kubernetes, Terraform, AWS, Azure, GCP).
• Erfahrung mit CI/CD-Pipelines und Infrastruktur-Automatisierung (z. B. GitHub Actions, ArgoCD, CodePipeline, GitLab CI, Terraform, CloudFormation).
• Praktische Erfahrung mit relationalen Daten