Das Unternehmen ist eines der größten Krebsforschungszentren in Europa und verfolgt die Mission, ein Leben ohne Krebs zu ermöglichen. In einem dynamischen Umfeld, das Exzellenz fördert, arbeiten die besten Köpfe an mutigen Ideen und suchen Antworten auf wegweisende wissenschaftliche Fragen. Wir bieten eine moderne Infrastruktur und ein globales wissenschaftliches Netzwerk. In dieser Rolle als Research Data Infrastructure Engineer werden Sie Teil eines engagierten Teams, das an der Entwicklung der GHGA-Softwareplattform arbeitet, die eine sichere Austauschplattform für Genomdaten bereitstellt. Zu Ihren Aufgaben gehört das Design und die Verwaltung von Deployments auf Kubernetes-Clustern in unserer Cloud-Infrastruktur, die Entwicklung und Wartung von modernen, auf FastAPI basierenden Microservices sowie die Integration von API- und Metadaten-Services für globale biomedizinische Netzwerke. Sie werden eng mit Bioinformatikern, Entwicklern und internationalen Partnern zusammenarbeiten, um den Datenaustausch und die Interoperabilität zu unterstützen. Diese Position bietet Ihnen die Möglichkeit, eine der bedeutendsten wissenschaftlichen Dateninfrastrukturen in Deutschland mitzugestalten und Ihre Expertise in einem interdisziplinären Team zu erweitern.

Der ideale Kandidat hat einen MSc in Informatik, Bioinformatik, Mathematik, Physik oder einem ähnlichen Fachbereich. Alternativ ist auch ein BSc oder eine gleichwertige Qualifikation mit mehreren Jahren relevanter Berufserfahrung akzeptabel. Sie sollten nachweisliche Erfahrungen im Bereich DevOps und im Management von Cloud-Infrastrukturen mit Kubernetes mitbringen. Exzellente Problemlösungsfähigkeiten sowie Kenntnisse in der Administration und Containerisierung von Linux-Systemen sind erforderlich. Ein Verständnis für IT-Sicherheitspraktiken und -standards wie ISO27001 ist von Vorteil. Erfahrung mit Infrastructure as Code-Tools wie Terraform und Kubernetes-Deployment-Tools wie Helm ist wünschenswert. Sie sollten mit DevOps-Praktiken und CI/CD vertraut sein und ein Interesse an Microservices-Designmustern sowie an Standards zur Interoperabilität von (Meta-)Daten haben. Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch sind notwendig, um technische Anforderungen für verschiedene Stakeholder verständlich zu machen.