Standort: Hannover / Remote
Wir sind ein kleines Team in Hannover und suchen eine*n erfahrene*n Senior Data Engineer. Sie arbeiten direkt beim Kunden an Datenplattformen, die in Produktion laufen, und begleiten dabei unsere Junior-Entwickler*innen. Sie arbeiten mit dem offenen Datenstack, also mit Spark, Flink, Kafka, dbt und Lakehouse-Formaten auf Kubernetes, und lernen laufend dazu, weil sich diese Werkzeuge laufend ändern.
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik oder einem verwandten technischen Bereich.
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Data Engineering, davon ein guter Teil mit verteilter Verarbeitung in Java, Scala oder Python.
- Tiefgehende Kenntnisse in Datenmodellierung, Datenarchitektur und Pipelines, einschließlich Performance-Optimierung bei großen Datenmengen.
- Verantwortungsbewusstsein, Initiative und Teamfähigkeit.
- Erfahrung in agilen Arbeitsmethoden.
- Sehr gute Englischkenntnisse (C1 oder C2).
- Bereitschaft zu gelegentlichen Reisen.
Niemand bringt das alles mit. Wichtig ist, dass Sie an mehreren Stellen davon zu Hause sind und den Rest lernen wollen.
- Programmiersprachen: Python, Java oder Scala, dazu sicheres SQL
- Verteilte Verarbeitung: Apache Spark, Apache Flink, Apache Kafka
- Lakehouse-Formate: Delta Lake oder Apache Iceberg
- Transformation und Tests: dbt
- Orchestrierung: Airflow, Dagster oder ein vergleichbarer Scheduler
- Datenbanken: PostgreSQL, dazu ein spaltenorientierter Speicher wie DuckDB, ClickHouse oder Azure Data Explorer
- Cloud: AWS, Azure oder Google Cloud, mit den jeweiligen Diensten für Speicher, Verarbeitung und Rechteverwaltung
- Container und Orchestrierung: Docker, Kubernetes
- Betrieb: Git, GitLab CI, Monitoring mit Prometheus und Grafana
- Homeoffice mit flexiblen Arbeitszeiten.
- Kurze Entscheidungswege. In einem Team dieser Größe gibt es keine Freigabekette.
- Wenige Projekte gleichzeitig, statt wöchentlich zwischen mehreren Baustellen zu wechseln.
- Festanstellung, unbefristet, Vollzeit, 30 Tage Urlaub.
- Zusatzleistungen wie das Jobticket.
- Aufbau und Betrieb von Datenplattformen mit Spark, Flink, Kafka und Lakehouse-Formaten (Delta Lake, Iceberg), auf Kubernetes und in der Cloud.
- Entwurf von Datenarchitekturen, Pipelines und Datenmodellen, einschließlich der Frage, was passiert, wenn eine Quelle ihr Schema ändert.
- Betrieb dessen, was Sie gebaut haben: Monitoring, Alarmierung und die Fehlersuche, wenn nachts etwas hängt.
- Automatisierung der Auslieferung, damit eine Änderung nachvollziehbar in Produktion kommt.
- Begleitung unserer Junior-Entwickler*innen im laufenden Projekt, nicht in gesonderten Schulungen.
- Dokumentation und Übergabe, sodass das Team des Kunden die Plattform danach eigenständig weiterentwickeln kann.
Bitte schicken Sie Ihre Bewerbung in Form einer PDF-Datei ausschließlich per E-Mail an [email protected].
Hinweis: Wir begrüßen Bewerbungen von Personen aller Geschlechter und Hintergründe.
