Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Platform Engineer - Apache Kafka (m/w/d)
Wir suchen einen erfahrenen Platform Engineer zur Gestaltung, Bereitstellung und dem Betrieb skalierbarer Kafka-Cluster in einer hybriden Infrastruktur. In dieser Vollzeitstelle (Remote) werden Sie die Verantwortung für eine hochverfügbare Event-Streaming-Infrastruktur übernehmen und diese kontinuierlich optimieren.
Ihre Aufgaben umfassen das Design und den Betrieb von Kafka-Clustern inklusive Broker, Connect, ksqlDB und Schema Registry. Sie implementieren Sicherheitsmechanismen wie TLS, SASL, ACLs und Kerberos und führen Kapazitätsoptimierungen durch. Monitoring und proaktives Performance-Tuning mittels Prometheus, Grafana und JMX gehören zu Ihren Kernverantwortungen. Im Incident-Management diagnostizieren Sie Fehler, führen Root-Cause-Analysen durch und beheben Probleme in Live-Umgebungen. Darüber hinaus automatisieren Sie Cluster-Deployments durch Infrastructure-as-Code und GitOps-Workflows und dokumentieren Best Practices für Betriebsteams.
Wir erwarten tiefgehende Expertise in Apache Kafka und Confluent Kafka, fundierte Erfahrung mit Kafka-Connect, ksqlDB und Schema Registry sowie sicheres Monitoring via JMX-Metriken. Nachgewiesene Fehlerdiagnose und Incident-Response in produktiven Umgebungen sind erforderlich. Grundkenntnisse in Kubernetes/OpenShift zum Container-Deployment sowie ein klares Verständnis von Netzwerk- und Sicherheitskonzepten sind notwendig. Die Bereitschaft zur erforderlichen Sicherheitsüberprüfung ist zwingend.
Vorteilhaft sind GitOps-Automatisierung, Hybrid-Cloud-Netzwerkerfahrung, Disaster-Recovery-Strategien und Container-Security-Frameworks. Das Projekt läuft bis Ende 2026 mit Verlängerungsoption und bietet Raum für sporadische Abstimmungsmeetings deutschlandweit.
Skills erklärt
- Apache Kafka
- Verteilte Streaming-Plattform zur Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit, häufig für Datenaustausch zwischen Systemen genutzt.
- Confluent Kafka
- Confluent ist eine Plattform basierend auf Apache Kafka für die Verarbeitung und den Austausch von Datenströmen in Echtzeit.
- Kafka-Connect
- Kafka-Connect ist ein Framework zur Verbindung von Apache Kafka mit externen Datenquellen und -zielen; es ermöglicht automatisierte Datenströme zwischen Kafka und anderen Systemen.
- ksqlDB
- Stream-Processing-Datenbank, die SQL-Abfragen auf kontinuierliche Datenströme anwendet; wird für Echtzeit-Datenanalyse und Event-Verarbeitung eingesetzt.
- Kafka Streams
- Framework zur Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit basierend auf Apache Kafka; wird für die Analyse und Transformation von kontinuierlichen Datenflüssen verwendet.
- Schema Registry
- Zentrales System zur Verwaltung und Versionierung von Datenformaten (Schemas) in verteilten Systemen, häufig bei Kafka-Umgebungen eingesetzt.
- JMX
- Java Management Extensions; Technologie zur Überwachung und Verwaltung von Java-Anwendungen und deren Ressourcen.
- Prometheus
- Open-Source-Monitoring- und Alerting-System für IT-Infrastrukturen; wird zur Überwachung von Servern, Anwendungen und Metriken verwendet.
- Grafana
- Visualisierungs- und Monitoring-Tool, das Metriken und Logs aus verschiedenen Datenquellen grafisch darstellt und zur Überwachung von Systemen eingesetzt wird.
- Kubernetes
- Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
- OpenShift
- Container-Orchestrierungsplattform von Red Hat auf Basis von Kubernetes; verwaltet und skaliert containerisierte Anwendungen.
- TLS/SSL
- Verschlüsselungsprotokolle für sichere Datenübertragung im Internet; werden eingesetzt, um Kommunikation zwischen Client und Server vor Abhören und Manipulation zu schützen.
- Kerberos
- Authentifizierungsprotokoll für Netzwerke, das Benutzer und Systeme verifiziert und sichere Kommunikation ermöglicht.
- SASL
- Simple Authentication and Security Layer; Protokoll für sichere Authentifizierung in Netzwerkanwendungen und E-Mail-Systemen.
- Incident Response
- Prozess zur schnellen Erkennung, Analyse und Behebung von Sicherheitsvorfällen und Störungen in IT-Systemen.
- Monitoring
- Kontinuierliche Überwachung von Systemen, Anwendungen oder Prozessen zur Erfassung von Leistungsdaten und Erkennung von Problemen.
- Performance tuning
- Optimierung von Systemen, Anwendungen oder Code, um Geschwindigkeit, Effizienz und Ressourcennutzung zu verbessern.
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