Cloud Native Data Engineer (alle Geschlechter)

Das Unternehmen steht für IT-Exzellenz und bietet exzellente Entwicklungsmöglichkeiten für alle Mitarbeitenden. Hier wird gemeinsames Wachstum und Lernen großgeschrieben, sowohl in Projekten als auch im Team durch herausragende Trainingsangebote. Das Unternehmen hat IT im Herzen, die Branche im Blick und den Erfolg der Kunden im Sinn. Erfolgreiches Geschäft entsteht durch innovative Ideen, zukunftsfähige Strategien und kluge IT-Lösungen. In der Rolle des Cloud Native Data Engineers sind Sie verantwortlich für die Umsetzung von Data-Pipelines. Sie konzipieren und implementieren robuste Data-Pipelines sowie Data Ingest und Data-Processing unter Verwendung von Open-Source-Komponenten wie Apache Airflow, Kafka, Spark oder Trino. Ihre Aufgabe umfasst auch die Entwicklung containerbasierter Analytics-Plattformen und das Design effizienter CI/CD-Pipelines auf Basis von Kubernetes. Zudem stellen Sie das automatisierte Deployment der Analytics-Plattformen sicher und integrieren diese in bestehende Kundenlandschaften. Sie arbeiten eng mit Kunden zusammen, um deren fachliche Anforderungen zu verstehen und diese in Data-Products umzusetzen. Ein weiterer Aspekt Ihrer Rolle ist das kontinuierliche Lernen und Teilen von Wissen im Bereich Cloud-, Data- und Software-Engineering. Das Arbeitsumfeld ist geprägt von Teamgeist, einem hohen Maß an Flexibilität und der Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten.

Der ideale Kandidat bringt ein abgeschlossenes Studium oder eine vergleichbare Qualifikation mit und hat praktische Erfahrung mit Komponenten wie Spark, Kafka oder Airflow, idealerweise in produktionsnahen Projekten. Sie verfügen über Kenntnisse im Umgang mit Kubernetes, einschließlich Deployment- und Service-Definitionen sowie Helm-Charts. Solide Programmierkenntnisse in Java, Scala oder Python sind erforderlich, ebenso wie Erfahrung mit Build- und CI/CD-Tools wie Maven, sbt, Gradle oder Git. Ein gutes Verständnis für Cloud- und Infrastrukturkonzepte ist wichtig, ebenso wie erste Erfahrungen mit Infrastructure-as-Code-Ansätzen wie Terraform, Ansible oder Puppet. Die Leidenschaft für Daten und moderne Plattformen ist entscheidend, ebenso wie die Fähigkeit, komplexe Datenlandschaften zu verstehen und neue Technologien im Data- und Analytics-Umfeld auszuprobieren. Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz und die Fähigkeit, KI-Tools souverän einzusetzen, runden Ihr Profil ab. Sehr gute Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse sind für die Kommunikation unerlässlich.