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Industrial Data & IT/OT Integration Architect/Shopfloor; m/w/d
in
10115, Berlin, Berlin, Deutschland
Verfasst am 2026-10-24
Unternehmen:
Westhouse Group
Vollzeit
position Verfasst am 2026-10-24
Berufliche Spezialisierung:
-
IT/Informationstechnik
Dateningenieur
Stellenbeschreibung
Westhouse ist eines der führenden Recruitment-Unternehmen für die Vermittlung hochqualifizierter Fachexperten aus dem gesamten IT-Lifecycle- und Engineering-Bereich.
Für unseren Kunden suchen wir aktuell eine/n
Industrial Data & IT/OT Integration Architect / Shopfloor (m/w/d) - Remote Rahmeninformationen- Referenz: 180655
- Start: / asap
- Dauer: 3 Monate + Verlängerungen
- Standort:
Remote - Arbeitsumfang: full-time
- Mehrjährige Berufserfahrung als Data Architect, Data Engineer, IoT Systems Engineer oder IT/OT-Integrationsspezialist
- Fundierte Erfahrung in der technischen Steuerung von Datenprojekten im industriellen Umfeld, idealerweise mit konkreter Produktionserfahrung aus dem Shopfloor-Bereich (Automatisierung, E-Technik, Produktion, ERP)
- Kernkompetenzen:
IoT-Background, Datenaggregation aus diversen Quellen, Erstellung von ETL-Workern, Portierung nach Odoo sowie Datenanlage und
-verarbeitung - Industrie- und Shopfloor-Verständnis:
Praxisnahe Erfahrung aus dem Produktionsumfeld (Elektrotechnik, Automatisierungstechnik, ERP/MES/SCADA-Anbindungen) sowie Verständnis für Fertigungs- und Prozessabläufe auf dem Shopfloor - Sehr gute Kenntnisse in der Entwicklung von ETL-Pipelines und Workern, Datenmodellierung und Datenintegration
- Praktische Erfahrung mit Odoo (oder vergleichbaren modular aufgebauten ERP-Systemen) sowie modernen Datenplattformen wie Databricks
- Schnittstellen- und Kommunikationskompetenz:
Starke Fähigkeit, komplexe technische Themen lösungsorientiert mit Fachbereichen (Produktion, E-Technik, Software) aufzunehmen, zu strukturieren und koordiniert an das Projektmanagement weiterzuleiten - Analytische, strukturierte und eigenständige Arbeitsweise, Team- und Anwenderorientierung, Durchsetzungsvermögen und Qualitätsbewusstsein
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
- Wünschenswerte Zusatzkenntnisse:
Kenntnisse in MLOps, CI/CD-Pipelines für Data Engineering oder containerisierten Umgebungen (z.
B. Docker, Kubernetes). - Idealerweise Erfahrung mit qualitätsorientierten Bilderkennungssystemen in der Automations- oder Aufbereitungstechnik.
- Erfahrung in der Zusammenarbeit zwischen externen Partnern, IT-Entwicklung und Shopfloor-Betrieb von Vorteil
- Unterstützung in der technischen Koordination der Teilgebiete im Projekt (Daten, ERP, Bilderkennung, Prozess)
- Anforderungen aus den Fachbereichen besser aufnehmen und koordiniert an Product Owner übergeben
- Technische Daten- und Integrationsarchitektur:
Technische Gesamtverantwortung für die Dateninfrastruktur und Schnittstellenarchitektur an der Schnittstelle zwischen Shopfloor (IoT/Elektrotechnik), Cloud-Datenplattformen (z.
B. Databricks) und ERP-Systemen (Odoo) - ETL-Datenpipeline-Entwicklung:
Konzeption, Aufbau und Betreuung robuster ETL-Pipelines und Worker sowie Transformation und Migration heterogener Daten aus unterschiedlichen Quellen (Produktionsanlagen, Sensorik, Computer Vision / Bilderkennung) hin zu Odoo und nachgelagerten Analyseplattformen. - ERP-Datenintegration und
-verarbeitung (Odoo):
Technische Verantwortung für die strukturierte Datenanlage, Datenmodellierung und
-verarbeitung innerhalb von Odoo sowie Sicherstellung konsistenter Datenflüsse entlang des gesamten Fertigungs- und Aufbereitungsprozesses. - IoT- und Shopfloor-Integration / IT/OT-Integration:
Anbindung von Shopfloor-Datenquellen (Sensorik, Automatisierungstechnik, Steuerungssysteme) und Klärung technischer Anforderungsparameter direkt mit den Produktions- und Elektrotechnik-Teams vor Ort - Technische Steuerung und Schnittstellenkoordination:
Fachliche Übersetzung und Koordination der Teilgebiete Daten, ERP, Bilderkennung und Prozess. - Aufnahme technischer Anforderungen in den Fachbereichen und zielgerichtete Weitergabe/Schnittstellenarbeit in enger Abstimmung mit dem Senior Projektmanagement.
- Datenqualität und Pipeline-Monitoring:
Definition von Standards zur Sicherstellung der Datenqualität, Monitoring automatisierter Pipeline-Prozesse sowie Fehleranalyse und Optimierung bei Daten- und Systembrüchen.
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