Developer Data Platform (Middle) (m/w/d)

Wir sind eines der führenden internationalen Recruitment Unternehmen für die Vermittlung von hochqualifizierten Fachexperten in Bereichen wie IT Life Cycle, SAP, Engineering, Kaufmännischem und Fachberatung.

Für unseren Kunden suchen wir aktuell eine/n

Developer Data Platform (Middle) (m/w/d)

Rahmeninformationen
Referenz: 170260
Einsatzort: Berlin, Remote
Starttermin: 01.10.2024
Arbeitszeit: Vollzeit 5 Tage/ Woche
Dauer: Dezember 2024 + Option
Sprachen: Deutsch, Englisch

Ihre Qualifikationen
- Nachgewiesene praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung
- Beherrschung von Datenverarbeitungssprachen wie SQL, Java, Python oder Scala
- Kenntnisse und Erfahrungen mit mindestens einigen der folgenden
- Datentechnologien/Frameworks:
- - RDBMS (PostgreSQL/MySql usw.)
- - NoSQL-Speicher (MongoDB, Cassandra, Neo4j usw.)
- - Zeitreihen (InfluxDB, OpenTSDB, TimescaleDB, Prometheus usw.)
- - Workflow-Orchestrierung (AirFlow/Oozie usw.)
- - Datenintegration/Ingestion (Flume usw.) .
- - Nachrichtenübermittlung/Daten-Streaming (Kafka/RabbitMQ usw.)
- - Datenverarbeitung (Spark, Flink usw.)
- Und/Oder mit ihren Cloud-Pendants, d. h. Cloud Data/Analytics Services (GCP, Azure, AWS)
- Vertrautheit mit Referenz-Big-Data-Architekturen (Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse) und deren Implementierung.
- Erfahrung mit der Implementierung und dem Betrieb datenintensiver Anwendungen
- Starker Fokus auf DataOps/DevOps
- Beherrschung der englischen Sprache in Wort und Schrift (mindestens C1)
- NICE TO HAVE:
- Vertiefte K8s-Kenntnisse und Erfahrungen (z. B. Erfahrung in der Entwicklung von k8s-Operatoren und/oder k8s-Operatoren für Big Data-Technologien)
- Vertiefte Kenntnisse über bewährte Praktiken im Bereich des Datenschutzes
- Nachgewiesene Erfahrung mit DataMesh-Grundsätzen in der Praxis
- Erfahrung mit der Entwicklung und/oder dem Betrieb von Datenplattformen
- Kenntnisse und Erfahrungen im Lebenszyklusmanagement von Daten (z. B. CD4ML, MLOps, ...)
- Beherrschung der deutschen Sprache

Ihre Aufgaben
- Entwicklung von Daten/Data MeshCapabilities:
- Entwurf, Entwicklung und Pflege skalierbarer Datenarchitekturen, einschließlich Datenbanken, Data Lakes und Data Lagerhäuser.
- Implementierung von Best Practices für die Speicherung, den Abruf und die Verarbeitung von Daten.
- Vorantreiben der Einführung von Data Mesh-Prinzipien, Förderung dezentraler Dateneigentümerschaft und -architektur.
- Konzeptualisierung, Design und Implementierung von Data Mesh Proof of Concepts (PoCs) zur Validierung dezentraler Daten Architekturen.
- Implementierung eines umfassenden Datenkatalogs zur Dokumentation von Metadaten, Datenabstammung und Datenwörterbüchern für alle Datenbestände. Sicherstellen, dass die Daten leicht auffindbar und unternehmensweit zugänglich sind.
- Datenprodukte:
- Entwickeln und pflegen Sie wiederverwendbare Datenprodukte, die verschiedenen Geschäftsbereichen dienen. Diese Datenprodukte sollten hochwertige, zuverlässige Daten gewährleisten, die sich leicht integrieren und über verschiedene Plattformen und Anwendungen.
- Entwerfen und Implementieren von Datenmodellen zur Unterstützung von Geschäftsanforderungen.
- Enge Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und Analysten, um Datenanforderungen zu verstehen und zu strukturieren.
- Entwicklung und Pflege von ETL-Prozessen (Extrahieren, Transformieren, Laden) zum Verschieben und Transformieren von Daten aus verschiedenen Quellen in die Dateninfrastruktur in Übereinstimmung mit den Data Mesh-Prinzipien
- Datenqualität und -verwaltung:
- Implementierung und Durchsetzung von Datenqualitätsstandards und Governance-Richtlinien.
- Entwicklung und Pflege der Datendokumentation für Metadaten, Lineage und Datenwörterbücher.
- EDP-Plattform-Anpassung:
- Entwurf und Implementierung von Kubernetes-basierten Bereitstellungsstrategien für skalierbare, zuverlässige und verwaltbare Datentechnologien.
- Zusammenarbeit mit DevOps- und Infrastruktur-Teams zur Optimierung von Prozessen für die Bereitstellung von Datentechnologien in einer einer Kubernetes-Umgebung.
- Dokumentation:
- Dokumentieren Sie Data Mesh-Implementierungen, PoC-Ergebnisse und Best Practices für den Wissensaustausch und zukünftige Referenz

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