Data Engineer – Batch & Streaming Pipelines

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Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer zur Verstärkung unseres Technologie-Teams. In dieser Rolle gestalten, entwickeln und betreiben Sie moderne Datenplattformen, die Analytics, Reporting und geschäftskritische Entscheidungsfindung ermöglichen.

Ihre Aufgaben umfassen die Definition und Entwicklung von Services für großflächige Datenerfassung, -speicherung und -verwaltung über relationale Datenbanken, NoSQL-Systeme, Log-Dateien und Event-Streams. Sie entwerfen und betreiben robuste Batch- und Streaming-Datenpipelines in Produktionsumgebungen und gewährleisten dabei Skalierbarkeit, Performance und Zuverlässigkeit. Sie entwickeln hochgradig nebenläufige, latenzarme Systeme und arbeiten mit strukturierten und unstrukturierten Datenmengen.

Sie implementieren Workflows und Pipelines mit Tools wie Apache NiFi, Kafka, Spark, Flink und Airflow für Batch- und Echtzeit-Verarbeitungsfälle. Die Zusammenarbeit mit internen Produktteams und externen Dienstleistern zur Ermöglichung von Integrationen und kontinuierlichen Verbesserungen der Datenplattformen gehört zu Ihren Verantwortungen. Sie partizipieren in Sprint-Planung und Delivery-Aktivitäten und stellen sicher, dass Lösungen deploybar, beobachtbar und operativ verwaltbar sind.

Erforderlich sind ein Bachelor-Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich sowie 3–5 Jahre Berufserfahrung als Data Engineer. Sie bringen starke Erfahrung in der Gestaltung und dem Betrieb von Datenpipelines mit, verstehen verteilte Datenarchitekturen, Datenmodellierung und Change Data Capture. Proficiency in Batch- und Echtzeit-Verarbeitung, Vertrautheit mit Datenformaten wie Avro und Parquet sowie starke Programmierfähigkeiten sind essentiell. Erfahrung in Agile-Umgebungen und mit Versionskontrollsystemen wird vorausgesetzt.

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Skills erklärt

Apache Kafka: Verteilte Streaming-Plattform zur Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit, häufig für Datenaustausch zwischen Systemen genutzt.
Apache Spark: Open-Source-Framework für verteilte Datenverarbeitung und Datenanalyse; ermöglicht schnelle Verarbeitung großer Datenmengen parallel auf mehreren Computern.
Apache NiFi: Open-Source-Software zur Automatisierung des Datenflusses zwischen Systemen mit grafischer Bedienung und Datenrouting-Funktionen.
Apache Airflow: Open-Source-Plattform zur Orchestrierung und Überwachung von Datenverarbeitungs-Workflows und automatisierten Prozessen.
Data Engineering: Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
Data modeling: Methode zur strukturierten Darstellung und Organisation von Daten in Datenbanken oder Informationssystemen, um Beziehungen und Abhängigkeiten abzubilden.
Data Warehousing: Konzept zur zentralisierten Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen für Analysen und Reporting.
Minio: Open-Source-Objektspeichersystem, das S3-kompatibel ist; wird eingesetzt, um große Datenmengen dezentral oder in der Cloud zu speichern und zu verwalten.
Amazon S3: Cloud-Speicherdienst von Amazon Web Services zum Speichern und Abrufen großer Datenmengen über das Internet.
Avro: Serialisierungsformat und RPC-Framework von Apache zur effizienten Datenspeicherung und Übertragung zwischen Systemen.
Scripting: Programmierung von Automatisierungsskripten in Skriptsprachen, um wiederkehrende Aufgaben oder Systemvorgänge zu automatisieren.
Agile: Iterative Projektmanagement-Methode, die Flexibilität, regelmäßiges Feedback und inkrementelle Lieferung von Ergebnissen betont.
Docker: Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
Kubernetes: Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
Cloud-native Architectures: Softwarearchitektur-Ansatz, der Anwendungen speziell für Cloud-Umgebungen mit Containerisierung, Microservices und automatischer Skalierung entwickelt.
Relational Databases: Datenbanksysteme, die Daten in Tabellen mit Beziehungen zueinander speichern und über SQL abgefragt werden.

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