Data Engineer (Kubernetes, AWS, Python) (m/w/d) 90% remote
🏛 Ausgeschrieben von mund consulting AGFür ein spannendes Projekt im Bereich Transport und Logistik suchen wir einen erfahrenen Data Engineer (m/w/d) mit fundiertem Know-how in Kubernetes, AWS und Python. Die Position bietet 90% Remote-Arbeit mit gelegentlichen Terminen in Berlin.
Ihre Aufgaben umfassen die Konzeption von Datenpipelines zur Datenaufnahme und -verarbeitung sowie die architektonische Konzeption von Datenbanken und Data Warehouses. Sie beraten bei der Ausarbeitung von Data Governance und Sicherheitsrichtlinien, setzen Datenqualitätsregeln in Datenpipelines um und führen Deployments sowie Versionskontrolle in datenverarbeitenden Umgebungen durch.
Wir suchen zwei Personen mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen (3 bzw. 5 Jahre). Zwingend erforderlich sind mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Verwaltung von Kubernetes Clustern, AWS Cloud Services, REST-API-basierten Schnittstellen, SQL sowie umfangreiche Python-Programmierkenntnisse.
Von Vorteil sind Erfahrungen im Transport- und Logistiksektor sowie Kenntnisse in Docker, Grafana, Kafka, Kinesis, Polars, Prometheus und OpenTelemetry (jeweils ab 3 Jahre).
Das Projekt startet im Juli 2026 und läuft zunächst bis Ende Dezember 2026 mit Verlängerungsoption. Sie arbeiten in einem innovativen Umfeld mit modernen Technologien und haben die Möglichkeit, komplexe Datenarchitekturen zu gestalten und zu optimieren.
Skills erklärt
- Kubernetes
- Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Docker
- Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
- Grafana
- Visualisierungs- und Monitoring-Tool, das Metriken und Logs aus verschiedenen Datenquellen grafisch darstellt und zur Überwachung von Systemen eingesetzt wird.
- Kafka
- Verteilte Streaming-Plattform zur Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit zwischen verschiedenen Systemen.
- Kinesis
- AWS-Service für Echtzeit-Datenverarbeitung und Streaming; wird für Analyse großer Datenmengen und Event-Processing verwendet.
- Polars
- Ein modernes Python-Framework zur schnellen Datenverarbeitung und -analyse; dient als Alternative zu Pandas mit besserer Performance bei großen Datenmengen.
- Prometheus
- Open-Source-Monitoring- und Alerting-System für IT-Infrastrukturen; wird zur Überwachung von Servern, Anwendungen und Metriken verwendet.
- OpenTelemetry
- Open-Source-Standard zur Erfassung von Telemetriedaten (Logs, Metriken, Traces) aus Anwendungen für Monitoring und Debugging.
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