Data DevOps Engineer (Middle) (m/w/d)

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Für unseren Kunden suchen wir aktuell eine/n

Data DevOps Engineer (Middle) (m/w/d)

Rahmeninformationen
Referenz: 170262
Einsatzort: Berlin, Remote
Starttermin: 01.10.2024
Arbeitszeit: Vollzeit 5 Tage/ Woche
Dauer: Dezember 2024 + Option
Sprachen: Deutsch, Englisch

Ihre Qualifikationen
- Nachgewiesene praktische DevOps-Erfahrung.
- Beherrschung der Einrichtung und Verwaltung von CI/CD-Pipelines mit Tools wie GitLab, ArgoCD.
- GitOps-Kenntnisse
- ArgoCD / Flux.
- Gründliche Kenntnisse der internen Funktionsweise von Kubernetes, d. h. Einrichten, Anpassen der Größe, Behebung von Problemen und Verwaltung verschiedener Kubernetes-Versionen. Dazu gehört auch die Verwendung von Helm-Diagrammen.
- Verständnis dafür, wie die Netzwerk- und Speicherfunktionen auf niedriger Ebene funktionieren. Erfahrung mit Cloud (z. B. AKS, GKE) sowie mit selbstverwalteten/vor-Ort-K8s-Clustern.
- Erfahrung in der Verwaltung von Infrastrukturkomponenten und Kenntnisse in Infrastructure as Code (IaC) sind ein Muss.
- Ein ausgeprägtes Verständnis dafür, wie Daten gespeichert, gemeinsam genutzt und gesichert werden (Speicher) und wie sich Informationen innerhalb von Cloud-Konfigurationen aus der Netzwerkperspektive bewegen, ist erforderlich.
- Gutes Verständnis von Ingress und Egress Flüsse sowohl intern als auch extern, einschließlich der Verbindung über die Cloud. Werkzeuge wie Terraform und Terragrunt.
- Konzeptionelles Verständnis und praktische Erfahrung im Einsatz und Betrieb von Datenspeichertechnologien, z.B.. RDBMS, NoSQL, ...
- 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)
- Sicherheit: Vorrangige Beachtung der Grundsätze des „Security-by-design“. Beherrschung der Sicherung des Systems mit SSL/TLS Verschlüsselung zum Schutz der Daten, Erfahrung mit geheimen Speichern wie HashiCorp Vault und ein Verständnis für Null-Vertrauen und das Sicherheitskonzept der geringsten Privilegien.
- Überwachungssysteme: Beherrschung der Einrichtung von Überwachungs- und Protokollierungssystemen für Echtzeiteinblicke in die Systemleistung. Vertrautheit mit Tools wie Prometheus, Grafana und optional anderen ähnlichen Stacks (z.B., EFK - Elasticsearch, Fluentd, Kibana) und Überwachungstechnologien wie Splunk, Datadog, etc.
- Admin- und Ops-Erfahrung: Frühere Erfahrungen in der Systemadministration und in Betriebsfunktionen sind von Vorteil.
- Verständnis von Freigabekonzepten und Serviceversionierung (z.B. SemVer).
- Beherrschung der deutschen Sprache

Ihre Aufgaben
- CI/CD und Automatisierung:
- Beherrschung der Integration kontinuierlicher Testverfahren in die CI/CD-Pipeline unter Verwendung von Tools wie GitLab, Argo CD.
- Fundierte Kenntnisse in Skripting und Automatisierung mit einem sicherheitsbewussten Ansatz, der sicherstellt, dass Sicherheits- und Zuverlässigkeitspraktiken in automatisierte Prozesse integriert werden.
- Technische Exzellenz:
- Ein technischer Hintergrund mit Schwerpunkt auf der Entwicklung und Implementierung langfristiger sicherer Lösungen anstelle von Schnellschüssen.
- Kenntnisse in der Überwachung der Zuverlässigkeit von Infrastrukturkomponenten wie Servern, Netzwerken und Cloud Ressourcen, wobei der Schwerpunkt auf Infrastructure as Code (IaC) liegt, um kontinuierliche Implementierungen zu gewährleisten.
- Kenntnisse in der Sicherung des Systems durch SSL/TLS-Verschlüsselung zum Schutz der Daten, Erfahrung mit geheimen Speichern wie HashiCorp Vault und ein Verständnis des Sicherheitskonzepts „Zero-Trust“ und „Least Privilege“.
- Umgang mit und Eintreten für sichere Praktiken bei Entwicklung, Einsatz und Nutzung der Technologien
- Eine selbstmotivierte Einstellung zur Erkennung und Bewältigung technischer Herausforderungen, mit der Verpflichtung zur Beibehaltung eines zuverlässigkeits- und sicherheitsorientierten Ansatzes während des gesamten Entwicklungs- und Betriebslebenszyklus.
- Hervorragende Fähigkeiten zur Fehlersuche und Problemlösung mit Schwerpunkt auf der Identifizierung und Behebung von Problemen, Ursachenanalyse und Umsetzung nachhaltiger Lösungen.
- Dokumentation von Data Mesh-Implementierungen, PoC-Ergebnissen und Best Practices für den Wissensaustausch und künftige Referenz

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