Wir suchen für unseren Kunden am Standort Dresden einen engagierten Senior Data Platform Engineer / Architect (m/w/d). Unser Kunde entwickelt hochmoderne Technologielösungen für eine sichere und vernetzte Welt. In dieser Position gestaltest Du die Zukunft von On-Premises- und Edge-Datenarchitekturen aktiv mit.

Wenn Du gerne mit innovativen KI-Agent-Tools wie Cursor.ai experimentierst, cloud-native Plattformen ohne Abhängigkeiten von Public-Cloud-Anbietern aufbaust und Software entwickeln möchtest, die wirklich etwas bewegt – dann bist Du hier genau richtig.

• Plattformentwicklung: Konzeption und Entwicklung einer hochmodernen On-Premises-Datenplattform.

• Automatisierung & Orchestrierung: Entwicklung und Integration von Komponenten für Datenorchestrierung, Deployment und plattformweite Automatisierung.

• Prototyping & KI-Tools: Eigenständige Erstellung von Proof of Concepts (PoCs), vorzugsweise unter Einsatz von KI-Agent-Tools wie Cursor.ai.

• Data Pipelines: Implementierung von Batch- und Low-Latency-Streaming-Datenpipelines sowie plattformbezogenen Services.

• Infrastruktur & Storage: Integration von Workloads auf Kubernetes und Einbindung S3-kompatibler Storage-Lösungen.

• Data Governance: Untersuchung von Datenkatalogen und Datenversionierungskonzepte sowie deren nahtlose Integration in die Plattform.

• Kollaboration: Enges Zusammenarbeiten mit Lead Architekten, Infrastruktur- und Security-Teams.

• Ausbildung: Abgeschlossenes Studium der Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation mit dem Anspruch, zukunftsfähige Software zu gestalten.

• Prototyping-Drive: Begeisterung dafür, mit Proofs of Concept zu experimentieren und diese eigenständig zum Laufen zu bringen.

• Infrastruktur-Erfahrung: Mehrjährige Erfahrung mit Kubernetes, Kubernetes-Infrastrukturen sowie Linux-Betriebssystemen und Container-Technologien.

• Architektur-Know-how: Vertrautheit mit modernen Datenplattform-Architekturen (z. B. Kappa, Medallion) sowie Batch- und Low-Latency-Streaming-Pipelines.

• Programmierkenntnisse: Fundierte praktische Kenntnisse in Python, Golang, SQL (MPP), Bash und Java.

• Tech-Stack / Tools: Routine im Umgang mit S3, Apache Iceberg, GitOps Workflows, NATS.io, Risingwave, Dagster, Spark, Kafka, Flink, Airflow, Cursor.ai sowie Konzepten wie NUMA und Core Pinning.

• Cloud Native am Edge: Fähigkeit, Data-Management-Plattformen am Edge komplett ohne Public-Cloud-Services umzusetzen.

• Analytik & Data Science: Optimalerweise mehrjährige Berufserfahrung als Data Scientist; analytisches Denken, agiles Mindset und ausgeprägte Problemlösungskompetenz.

• Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

• Spitzentechnologie & Innovation: Arbeiten mit modernsten Open-Source-Tools, Edge-Architekturen und KI-Agenten (Cursor.ai).

• Hoher Gestaltungsspielraum: Eigenverantwortliches Prototyping und Umsetzen eigener Ideen von Beginn an.

• Inklusive Arbeitskultur: Eine wertschätzende Arbeitsumgebung, die Chancengleichheit und Vielfalt aktiv fördert.