Das Unternehmen steht für digitale Exzellenz und bietet vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten für alle Mitarbeitenden. Es wächst gemeinsam und lernt voneinander in anspruchsvollen Projekten, interdisziplinären Teams und durch zielgerichtete Trainingsangebote. IT ist das Herzstück des Unternehmens, das den Erfolg seiner Kunden in den Fokus stellt. Als Treiber der KI-Transformation verbindet es Mut zur Veränderung mit technologischer Expertise und zukunftsfähigen Strategien. Die Unternehmenskultur basiert auf Offenheit, Verantwortungsübernahme und gemeinsamen Erfolgen. In dieser Rolle als Cloud Native Data Engineer sind Sie verantwortlich für die Konzeption und Implementierung robuster Data-Pipelines sowie für das Data Ingest und Data-Processing auf Basis von Open-Source-Komponenten wie Apache Airflow, Kafka, Spark oder Trino. Sie entwickeln containerbasierte Analytics-Plattformen und entwerfen effiziente CI/CD-Pipelines auf Basis von Kubernetes. Zudem verantworten Sie das automatisierte Deployment der Analytics-Plattformen und integrieren diese in bestehende Kundenlandschaften. Sie übersetzen Business-Anforderungen in Data-Products und halten Ihr Wissen im Cloud-, Data- und Software-Engineering-Umfeld kontinuierlich aktuell. Die Zusammenarbeit im Team und mit Kunden ist dabei von großer Bedeutung.

Der ideale Kandidat hat ein abgeschlossenes Studium oder eine vergleichbare Qualifikation und praktische Erfahrung mit Komponenten wie Spark, Kafka oder Airflow, idealerweise in produktionsnahen Projekten. Zudem sollte der Bewerber über umfassende Kenntnisse im Umgang mit Kubernetes verfügen, einschließlich Deployment- und Service-Definitionen. Solide Programmierkenntnisse in Java, Scala oder Python sind erforderlich, ebenso wie Erfahrung mit Build- und CI/CD-Tools wie Maven, sbt, Gradle oder Git. Ein gutes Verständnis für Cloud- und Infrastrukturkonzepte, insbesondere IaaS, PaaS und SaaS, sowie erste Erfahrungen mit Infrastructure-as-Code-Ansätzen wie Terraform oder Ansible sind von Vorteil. Der Bewerber sollte eine Leidenschaft für Daten und moderne Plattformen mitbringen und in der Lage sein, KI-Tools souverän einzusetzen. Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse sind für die Kommunikation unerlässlich.