Technologie begeistert Sie? Uns auch!
Zur Verstärkung unseres Expertenteams bei unserem Kunden aus dem Bereich Automotive suchen wir einen Test Koordinator (m/w/x) Automotive Software in Festanstellung bei K-tronik. Wir freuen uns darauf, Sie persönlich kennen zu lernen - und gemeinsam mit Leidenschaft und Teamgeist an spannenden Projekten und zukunftsweisenden Technologien zu arbeiten.

Aufgaben:

- Du designst und implementierst zentrale Komponenten einer verteilten Storage Engine in Go
- Du entwickelst und betreibst Konsens-, Replikations- und Sharding-Mechanismen (Raft-basiert)
- Du implementierst und optimierst Speicherstrukturen, Indizes und Zugriffsprotokolle für unterschiedliche Zugriffsmuster (Dokumente, Graphen, Vektoren, Messaging, Blobs)
- Du konzeptionierst Transaktions- und Concurrency-Control-Strategien und setzt diese erfolgreich in die Tat um (z. B. MVCC, Optimistic Locking, Two-Phase Locking, Two-Phase Commit)
- Du unterstützt bei Performance-Profiling (Latenz, Durchsatz, Ressourcennutzung) und Benchmarking
- Du sorgst für die Sicherstellung von Datenkonsistenz, Fehlertoleranz und operativer Stabilität in verteilten Umgebungen
- Zusammenarbeit mit Plattformteams zur Integration in Cluster- und Cloud-Umgebungen

Qualifikationen:

- Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium der Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
- Du besitzt hervorragende Kenntnisse in der Programmiersprache Go
- Du hast praktische Erfahrung mit Algorithmen und Datenstrukturen im Bereich von Datenbank- und Storage-Systemen (z. B. aus der Forschung)
- Außerdem verfügst Du über Know-how in der Entwicklung verteilter Systeme (z. B. verteilte Netzwerkprotokolle, Partitionstoleranz, Rebalancing, Replikation, Failover)
- Fundierte Kenntnisse in Raft (Konsens, Log-Replikation, Leader Election, Snapshotting, Membership Changes)
- Vertrautheit mit Transaktions- und Concurrency-Control-Konzepten (MVCC, Optimistic Locking, Two-Phase Locking (2PL), Two-Phase Commit (2PC))
- Erfahrung mit der etcd/raft-Bibliothek (Integration, Tuning, Snapshot/Compaction, Storage Backends)
- Hintergrundwissen in skalierbaren Datenbanksystemen (z. B. YugabyteDB, Cassandra, MongoDB, Dgraph) oder vergleichbaren Systemen
- Kenntnisse in Storage-Interna (LSM-Tree vs. B-Tree, Write-Ahead Log, Compaction, Page Cache, Garbage Collection, sekundäre Indizes und TTL-/Retention-Policies)
- Know-how in column-orientierten Speicherstrukturen wie Parquet im Zusammenspiel mit Apache Arrow
- Praxiserfahrung mit Vektor-Indizes (z. B. HNSW) und Graph-Abfragen

Wir bieten: