Cloud Native Data Engineer (Senior) (m/w/d)

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Cloud Native Data Engineer (Senior) (m/w/d)

Rahmeninformationen
Referenz: 170261
Einsatzort: Berlin, Remote
Starttermin: 02.09.2024
Arbeitszeit: Vollzeit 5 Tage/ Woche
Dauer: Dezember 2024 + Option
Sprachen: Deutsch, Englisch

Ihre Qualifikationen
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung als Cloud Native Application Engineer.
- Erfahrung mit der Umstellung bestehender monolithischer Architekturen auf mikroservicebasierte Cloud Native Architekturen.
- Ausgeprägtes Verständnis von Cloud Native-Architekturen (lose gekoppelte Dienste, Container, horizontale Skalierbarkeit, Muster für die Ausfallsicherheit von Anwendungen).
- Beherrschung mindestens einer Programmiersprache - Java oder Scala
- Kenntnisse und Erfahrungen mit mindestens einigen der (Big) Data-Technologien/Frameworks:
- - Workflow-Orchestrierung (AirFlow/Oozie usw.)
- - Datenintegration/Gestion (Nifi, Flume usw.)
- - Nachrichtenübermittlung/Daten-Streaming (Kafka/RabbitMQ usw.)
- - Datenverarbeitung (Spark, Flink usw.)
- - RDBMS (PostgreSQL/MySql usw.)
- - NoSQL-Speicher (MongoDB, Cassandra, Neo4j usw.)
- - Zeitreihen (InfluxDB, OpenTSDB, TimescaleDB, Prometheus 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.
- Beherrschung des folgenden Tech Stack:
- - Bereitstellung & Containerisierung: Docker/JIB, Kubernetes, Helm, OpenShift.
- - CI/CD & DevOps Tools: Azure DevOps, GitHub Actions, GitOps, Gitlab, Bash/Shell-Scripting, Linux
- Vertrautheit mit agilen Entwicklungsmethoden und -werkzeugen (z. B. Scrum, SAFE, JIRA, Confluence).
- Deutsch- und Englischkenntnisse sind ein Muss.
- NICE TO HAVE:
- Einschlägige Zertifizierungen in Cloud- und Cloud-Native-Technologien.

Ihre Aufgaben
- Entwurf, Entwicklung und Pflege skalierbarer Datenarchitekturen, einschließlich Datenbanken, Data Lakes und Data Warehouses, die in der Lage sind, Massendaten innerhalb bestimmter Verarbeitungszeiten zu verarbeiten.
- Implementierung von Best Practices für die Speicherung, den Abruf und die Verarbeitung von Daten.
- Vorantreiben der Einführung von Cloud-Native-Prinzipien, Förderung dezentraler Dateneigentümerschaft und -architektur.
- Konzeptualisierung, Design und Implementierung von Proof of Concepts (POCs) zur Validierung dezentraler Datenarchitekturen.
- 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 (Extract, Transform, Load) zum Verschieben und Umwandeln von Daten aus verschiedenen Quellen in die Dateninfrastruktur.
- Einrichtung und Pflege von ETL-Prozessen zur Integration von Daten in dezentrale Datenprodukte. Datenqualität und -verwaltung:
- Implementierung und Durchsetzung von Datenqualitätsstandards und Governance-Richtlinien.
- Entwicklung und Pflege der Datendokumentation für Metadaten, Abstammung und Datenwörterbücher.
- Unterstützung bei der Migration bestehender Anwendungen von OpenShift zu EDP Kubernetes (basierend auf RKE2) Umgebungen.
- Dokumentation von POC-Ergebnissen, Architekturentscheidungen und Lessons Learned für den Wissensaustausch und zukünftige Referenz

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