• Konzeption und Implementierung einer strukturierten Lakehouse-Architektur die leistungsstarken Datenzugriff mit kosteneffizientem Speichermanagement in Einklang bringt
• Aufbau und Betrieb zuverlässiger Data-Ingestion-Pipelines für umfangreiche Erdbeobachtungs- und Sensordaten in Batch- und Streaming-Szenarien
• Sicherstellung robuster Metadatenextraktion, Schema-Validierung und Datenqualitätsprüfungen während des gesamten Ingestion-Prozesses
• Optimierung der Datenverarbeitungsleistung durch die Implementierung effizienter Partitionierungs- und Tiling-Strategien sowie die Minimierung unnötiger Datenbewegungen
• Ermöglichung von High-Performance-Analysen durch das Design von Datenlayouts, die es erlauben, Compute-Workloads nah an der Speicherebene auszuführen
• Implementierung umfassender Data Lineage und Versionierung, um die vollständige Rückverfolgbarkeit und historische Reproduzierbarkeit von Datensätzen zu gewährleisten
• Etablierung und Aufrechterhaltung strenger Data-Governance-Standards, einschließlich Zugriffskontrollen und sicherer Datenverarbeitungspraktiken.
• Kontinuierliche Verbesserung der Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und operativen Leistung der Datenplattform

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation
• Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering und im Aufbau großer verteilter Datenplattformen
• Fundierte Erfahrung in der Konzeption und dem Betrieb moderner Data-Lake- oder Lakehouse-Architekturen für große Datenmengen
• Expertise in Frameworks zur verteilten Datenverarbeitung und in der Leistungsoptimierung für groß angelegte Workloads
• Erfahrung im Aufbau zuverlässiger Data-Ingestion-Pipelines und in der Verwaltung komplexer Daten-Transformations-Workflows
• Sichere Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Praktische Erfahrung in der Implementierung von Datenversionierung, Lineage-Tracking und reproduzierbaren Daten-Workflows
• Strukturierte und analytische Herangehensweise an die Lösung komplexer Herausforderungen im Data Engineering
• Ausgeprägte Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten in der Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Engineering- und Analytics-Teams

Stärken und Erfahrungen zählen bei Rheinmetall, auch wenn vielleicht nicht alle aufgeführten Anforderungen vollständig erfüllt sind. Wir freuen uns auf Bewerber (m/w/d), die Lust haben, etwas zu bewegen und Verantwortung zu übernehmen. Wir legen Wert auf Individualität und Chancengleichheit. Schwerbehinderte Bewerber (m/w/d) werden bei gleicher Eignung besonders berücksichtigt.

An unserem Standort in Bremen bieten wir Ihnen:

• Betriebliche Altersvorsorge
• Aktienkaufprogramm
• 30 Urlaubstage
• Zugang zu den Corporate Benefits
• Deutschlandticket
• Umzugsunterstützung
• VIVA Familienservice
• Individuelle und vielfältige externe sowie interne Weiterentwicklungsmöglichkeiten u.a. in der Rheinmetall Academy
• Professioneller Einarbeitungsprozess begleitet durch ein digitales Onboarding

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