Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).

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Data & AnalyticsAbgelaufen

Data/System Engineer Google Cloud

🏛 Ausgeschrieben von Contractor Consulting GmbH

Apache Kafka Apache Spark Azure Google Cloud Kubernetes Container Technologien Apache Airflow IaaC CI/CD Python Java Data Engineering DevOps Platform Engineering

Contracting⏱ 6 Monate+📍 Neckarsulm 🎓 Medior 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Data/System Engineer für die Migration unternehmenskritischer Data Streaming Pipelines in einer modernen Cloud-Umgebung. Diese Position bietet die Möglichkeit, an der Spitze der Datenarchitektur-Innovation zu arbeiten und komplexe Big Data-Lösungen zu entwickeln.

Ihre Hauptaufgaben umfassen die Implementierung und den Betrieb von Streaming-Lösungen mit Apache Kafka, die Entwicklung und Orchestrierung von Datenpipelines sowie die Verarbeitung großer Datenmengen. Sie werden maßgeblich am Aufbau moderner Lakehouse-Architekturen beteiligt sein und containerisierte Plattformen deployen und betreiben. Zusätzlich setzen Sie GitOps-Strategien um und tragen zur Optimierung der gesamten Dateninfrastruktur bei.

Wir erwarten sehr gute Kenntnisse im Bereich Data, DevOps und Platform Engineering sowie praktische Erfahrungen mit Big Data Technologien wie Apache Spark. Expertise mit Apache Kafka sowie fundierte Kenntnisse in Azure und Google Cloud sind essentiell. Sie sollten versiert im Umgang mit Kubernetes und Container-Technologien sein und Erfahrungen mit Apache Airflow sowie Infrastructure as Code und CI/CD mitbringen. Sehr gute Englischkenntnisse und Programmiererfahrung in Python und/oder Java runden Ihr Profil ab.

Von Vorteil sind Kenntnisse moderner Datenstacks wie dbt Core und Iceberg, Erfahrungen mit Multi-Cloud und Data Lakehouse Architekturen sowie Know-how im Umgang mit ArgoCD und Kafka auf Kubernetes. Das Projekt startet zeitnah und ist auf mindestens 6 Monate angelegt, mit der Möglichkeit zur Verlängerung. Die Tätigkeit kann remote oder vor Ort ausgeübt werden.

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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.
Azure: Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
Google Cloud: Cloud-Computing-Plattform von Google; bietet Infrastruktur, Speicher, Datenbanken und weitere Services für Anwendungen und Datenverarbeitung.
Kubernetes: Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
Container-Technologien: Virtualisierungstechnik zur Verpackung von Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierte, portable Einheiten; ermöglicht konsistente Ausführung in verschiedenen Umgebungen.
Apache Airflow: Open-Source-Plattform zur Orchestrierung und Überwachung von Datenverarbeitungs-Workflows und automatisierten Prozessen.
IaaC: Infrastructure as Code – Verwaltung von IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke) durch Code statt manuelle Konfiguration.
CI/CD: Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Java: Programmiersprache, die plattformunabhängig läuft und häufig für Unternehmensanwendungen, Web-Services und Android-Apps verwendet wird.
Data Engineering: Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
DevOps: Kombination von Entwicklung und Betrieb, die Automatisierung, kontinuierliche Integration und schnellere Bereitstellung von Software ermöglicht.
Platform Engineering: Disziplin zur Entwicklung und Verwaltung von Infrastruktur-Plattformen, die Entwicklungsteams unterstützen.

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