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Cloud Data Engineer AWS / Google Cloud (m/w/d)

Jobriver HR Service (13259 weitere Jobs)
Hamburg
Vor Ort
Vollzeit
Mid-Level
vor 31 Tagen
Gehaltsrahmen wird im Prozess kommuniziert

Beschreibung

Das Unternehmen steht für digitale Exzellenz und bietet vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten für alle Mitarbeitenden. Es wird Wert auf gemeinsames Wachstum und Lernen gelegt, durch anspruchsvolle Projekte und interdisziplinäre Teams sowie zielgerichtete Trainingsangebote. Der Fokus liegt auf IT und dem Erfolg der Kunden. Als Treiber der KI-Transformation wird Mut zur Veränderung mit technologischer Expertise und zukunftsfähigen Strategien verbunden. Die Unternehmenskultur basiert auf Offenheit, Verantwortungsübernahme und gemeinsamen Erfolgen. In dieser Rolle entwickeln Sie performante und skalierbare Cloud Datenplattformen, die auf die Bedürfnisse der Kunden abgestimmt sind. Sie implementieren anspruchsvolle Cloud Analytics Lösungen mit den führenden Cloud Services von AWS und Google Cloud Platform. Zudem bauen Sie containerbasierte Analytics Plattformen und optimieren CI/CD Pipelines für maximale Effizienz. Ihre kontinuierliche Weiterentwicklung in der Softwareentwicklung ist ebenso wichtig wie die Beratung der Kunden zu aktuellen Technologien. Das Arbeitsumfeld ist geprägt von einem starken Teamgeist und der Möglichkeit, sich in einem dynamischen und innovativen Umfeld weiterzuentwickeln.

Anforderungen

Der ideale Kandidat hat ein abgeschlossenes Studium in Informatik oder eine vergleichbare Ausbildung sowie mehrere Jahre Praxiserfahrung im Consulting und Softwareengineering. Mehrjährige praktische Erfahrungen mit den Datenservices von AWS, Google Cloud Platform, Kafka, Spark oder Databricks sind erforderlich. Tiefe praktische Erfahrungen in Programmiersprachen wie Java, Scala oder Python sowie Kenntnisse in Buildtools und CI/CD Pipelines wie Maven, Git oder GitLab sind ebenfalls notwendig. Der Bewerber sollte die Fähigkeit besitzen, sich schnell neues Wissen zu Applikationen und Tools im Cloud Analytics Bereich anzueignen. Zudem ist eine souveräne Anwendung von KI-Tools im Fachgebiet sowie die kritische Bewertung der Ergebnisse wichtig. Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse sind erforderlich, um eine sichere Kommunikation zu gewährleisten. Persönliche Eigenschaften wie Teamfähigkeit, analytisches Denken und eine proaktive Herangehensweise an Herausforderungen sind ebenfalls von Bedeutung.

Technologien

Python Java AWS Git Kafka

Soft Skills

Teamfähigkeit Analytisches Denken Kommunikation

Erforderliche Sprachen

Deutsch Englisch

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