McGuireWoods LLP

12.10.2026

Data Architect

Vereinigte Staaten

Charlotte, North Carolina, United States · Pittsburgh, Pennsylvania, United States · Austin, Texas, United States · Dallas, Texas, United States · Houston, Texas, United States · Richmond, Virginia, United States

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Überblick

McGuireWoods LLP sucht einen Data Architect (m/w/d) zur Verstärkung unseres IT-Teams. Der Data Architect ist verantwortlich für das Design und die technische Architektur der Data Lakehouse-Umgebung der Kanzlei und stellt sicher, dass Daten angemessen strukturiert, integriert und verfügbar sind, um die Business Intelligence-, Reporting-, Analyse- und KI-Initiativen der Kanzlei zu unterstützen. Die Position arbeitet eng mit dem Database Platform Lead, Business Stakeholdern und Technologie-Teams zusammen, um Geschäfts- und Reportinganforderungen zu verstehen und diese in skalierbare, sichere und wartbare Datenlösungen zu übersetzen.

McGuireWoods, eine der weltweit führenden Anwaltskanzleien, bietet seit 1834 Rechtslösungen für Unternehmenskunden, Einzelpersonen und gemeinnützige Organisationen an. Vielfalt und Inklusion sind wesentlich für unsere Geschäftstätigkeit und prägen, wie wir Anwälte und Mitarbeiter rekrutieren, binden und fördern, um Mandanten zu bedienen. Neben exzellenten Leistungen bietet McGuireWoods den meisten Mitarbeitern eine hybride Remote-Option, die Flexibilität und Work-Life-Balance ermöglicht. Unsere Bewerberinformationen beschreiben Ihre Rechte. Unsere Datenschutzerklärung beschreibt, wie wir Ihre personenbezogenen Daten verarbeiten und schützen.

Aufgaben

Die Position arbeitet eng mit dem Database Platform Lead und nachgelagerten Entwicklern zusammen, um sicherzustellen, dass Data Lakehouse-Implementierungen die genehmigte Architektur, Technologiestandards, Sicherheitsanforderungen und etablierten Geschäftsanforderungen befolgen, und bietet technische Anleitung während des gesamten Design- und Implementierungszyklus.

Entwirft und pflegt die technische Architektur der Data Lakehouse-Umgebung der Kanzlei und stellt sicher, dass Lösungen skalierbar, sicher, wartbar und mit etablierten Technologiestandards konform sind.

Arbeitet eng mit dem Database Platform Lead und den Business Stakeholdern zusammen, um Geschäftsprozesse, Datenanforderungen, Reporting-Bedürfnisse und Integrationsanforderungen zu verstehen und diese in technische Datenlösungen zu übersetzen.

Identifiziert und bewertet Datenquellen, die zur Unterstützung von Business Intelligence, Reporting, Analyse, KI und anderen genehmigten Datennutzungsfällen erforderlich sind.

Entwirft Datenstrukturen, Datenflüsse, Integrationsansätze und Datenzuordnungen, um sicherzustellen, dass Daten für die nachgelagerte Nutzung angemessen organisiert und verfügbar sind.

Konfiguriert und pflegt Datenkonnektoren und Integrationen zwischen dem Data Lakehouse und den Anwendungen, Datenbanken und anderen genehmigten Datenquellen der Kanzlei.

Arbeitet mit dem Database Platform Lead und den Besitzern von Quellsystemen zusammen, um Quellendatenstrukturen zu verstehen, Datenabhängigkeiten und -beschränkungen zu identifizieren und Probleme bei der Datenintegration zu lösen.

Etabliert und wendet geeignete Praktiken für Datenmodellierung, Transformation, Integration, Performance, Sicherheit und Datenqualität innerhalb der Data Lakehouse-Umgebung an.

Arbeitet eng mit dem Business Intelligence Developer, AI Solutions Engineer, Senior Software Developers und anderen Technologie-Ressourcen zusammen, um sicherzustellen, dass Datenstrukturen und Integrationen nachgelagerte Lösungen effektiv unterstützen.

Beteiligt sich an der Evaluierung, dem Design, der Prüfung, der Implementierung und der Optimierung von Data Lakehouse-Funktionen und -Integrationen.

Bietet technische Anleitung bezüglich Datenarchitektur, Integrationsmustern, Datenstrukturen und Plattformfähigkeiten und hilft sicherzustellen, dass Implementierungen den genehmigten Architekturstandards entsprechen.

Dokumentiert Datenarchitektur, Datenzuordnungen, Datenflüsse, Quellsysteme, Abhängigkeiten, Integrationsdesigns und andere technische Informationen, die zur Unterstützung des Data Lakehouse während seines gesamten Lebenszyklus erforderlich sind.

Bewertet aufkommende Technologien für Datenplattformen, Cloud, Analytik, Automatisierung und KI und empfiehlt geeignete Architekturansätze und Verbesserungen für die Data Lakehouse-Umgebung der Kanzlei.

Hält sich über aufkommende Praktiken, Technologien und Branchentrends im Bereich Datenarchitektur auf dem Laufenden und wendet geeignete Entwicklungen an, um die Fähigkeit der Kanzlei zur Nutzung von Unternehmensdaten zu verbessern.

Qualifikationen

Erforderlich

Bachelor-Abschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Engineering oder einem verwandten Fachgebiet oder gleichwertige relevante Erfahrung.

Mindestens fünf Jahre Erfahrung in Datenarchitektur, Data Engineering, Datenintegration, Data Warehousing oder einer verwandten technischen Disziplin.

Erfahrung mit Microsoft Azure und Databricks.

Nachgewiesene Erfahrung in der Konzeption und Implementierung von Unternehmensdatenlösungen, einschließlich Datenstrukturen, Datenmodellen, Datenintegrationen und Datenpipelines.

Starke Kenntnisse in SQL und Erfahrung mit relationalen Datenbanken, Data Warehouses und Unternehmensdatenplattformen.

Starkes Verständnis von Datenmodellierungskonzepten, einschließlich relationaler und dimensionaler Modellierung, Datenstrukturen, Beziehungen, Schlüssel und Datenabhängigkeiten.

Praktische Erfahrung mit ETL/ELT-Prozessen, Datenintegrationsmustern, Datentransformation, Datenzuordnung und Datenvalidierung.

Erfahrung in der Identifizierung, Analyse und Integration von Daten aus mehreren Unternehmensanwendungen, Datenbanken, APIs oder anderen Datenquellen.

Erfahrung mit Cloud-basierten Datenplattformen und modernen Datenarchitekturkonzepten, einschließlich Data Lake-, Data Warehouse- oder Lakehouse-Architekturen.

Erfahrung in der Konzeption und Implementierung von sicheren, skalierbaren und wartbaren Datenlösungen, die Business Intelligence, Reporting, Analyse oder andere nachgelagerte Anwendungen unterstützen.

Nachgewiesene Fähigkeit, Geschäfts- und Reportinganforderungen in technische Datenarchitektur- und Integrationslösungen zu übersetzen.

Verständnis von Datenqualität, Datensicherheit, Zugriffskontrolle, Datenherkunft (Data Lineage) und Governance-Prinzipien, wie sie für Unternehmensdatenlösungen gelten.

Starke analytische Fähigkeiten, Problemlösungsfähigkeiten, Dokumentations- und Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, technische Datenkonzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen zu erklären.

Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit Business Stakeholdern, Anwendungsbesitzern, Entwicklern, Architekten, Anbietern und anderen Technologie-Ressourcen.

Bevorzugt

Erfahrung mit einer Cloud-basierten Data Lakehouse-, Data Warehouse-, Enterprise Analytics- oder vergleichbaren Datenplattform, einschließlich praktischer Erfahrung mit Entegrata oder ähnlichen Technologien.

Erfahrung mit Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage oder verwandten Cloud-Datentechnologien.

Erfahrung mit Power BI, Power BI semantischen Modellen oder anderen Enterprise Business Intelligence- und Reporting-Plattformen.

Erfahrung mit Datenintegrationstechnologien und -methoden, einschließlich APIs, REST/JSON, Datenbankkonnektivität, dateibasierten Integrationen und Datenkonnektoren.

Erfahrung mit Python, PySpark oder anderen Programmiersprachen, die für Data Engineering und Automatisierung verwendet werden.

Erfahrung mit Datenpipeline-Orchestrierung, Zeitplanung, inkrementeller Ladung, Fehlerbehandlung, Überwachung und Bereitstellung.

Kenntnisse in Enterprise Data Architecture, dimensionaler Modellierung, Datenqualität, Data Governance, Metadatenmanagement und Data Lineage-Konzepten.

Erfahrung in der Integration von Daten aus Unternehmensanwendungen, insbesondere aus Finanz-, Zeit- und Abrechnungssystemen, HR-, CRM-, Dokumentenmanagement- und Mandatsverwaltungssystemen, die üblicherweise von Anwaltskanzleien verwendet werden.

Erfahrung in der Unterstützung von Datenplattformen, Analysen oder Datenlösungen in einer Anwaltskanzlei, einem Dienstleistungsunternehmen oder einer anderen vertraulichkeitskritischen oder stark regulierten Umgebung.

Erfahrung mit Azure DevOps, Git, CI/CD oder anderen Tools zur Unterstützung von Quellcodeverwaltung und Bereitstellung von Datenlösungen.

Erfahrung in der Unterstützung von Analysen, künstlicher Intelligenz, machine learning oder anderen fortgeschrittenen Datennutzungsfällen.

Relevante Microsoft Azure, Databricks, Data Engineering oder Cloud-Zertifizierungen.

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