Das Unternehmen steht für IT-Exzellenz und bietet exzellente Entwicklungsmöglichkeiten für alle Mitarbeitenden. Hier wird Wert auf gemeinsames Wachstum und Lernen gelegt, sowohl in Projekten als auch im Team. Die Unternehmenskultur ist geprägt von innovativen Ideen, zukunftsfähigen Strategien und klugen IT-Lösungen. 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, wobei Sie auf Open-Source-Komponenten wie Apache Airflow, Kafka und Spark zurückgreifen. Sie entwickeln containerbasierte Analytics-Plattformen und entwerfen effiziente CI/CD-Pipelines auf Basis von Kubernetes, um sicherzustellen, dass neue Features und Änderungen automatisiert in die Produktion gelangen. Zudem verantworten Sie das automatisierte Deployment der Analytics-Plattformen und integrieren diese in bestehende Kundenlandschaften. Die Zusammenarbeit mit Kunden zur Übersetzung von Business-Anforderungen in Data-Products ist ebenfalls Teil Ihrer Aufgaben. Das Unternehmen fördert kontinuierliches Lernen und den Austausch von Wissen im Team und mit Kunden. Sie arbeiten in einem dynamischen Umfeld, das von Teamgeist und der Möglichkeit geprägt ist, innovative Lösungen zu entwickeln.

Der ideale Kandidat bringt ein abgeschlossenes Studium oder eine vergleichbare Qualifikation mit und hat praktische Erfahrungen mit Komponenten wie Spark, Kafka oder Airflow gesammelt, idealerweise in produktionsnahen Projekten. Fundierte Kenntnisse im Umgang mit Kubernetes sind erforderlich, einschließlich der Erstellung von Deployment- und Service-Definitionen sowie dem Umgang mit Helm-Charts. Zudem sollten solide Programmierkenntnisse in Java, Scala oder Python vorhanden sein, und Erfahrung mit Build- und CI/CD-Tools wie Maven, sbt oder Git ist wünschenswert. Ein Verständnis für Cloud- und Infrastrukturkonzepte, einschließlich IaaS, PaaS und SaaS, sowie erste Erfahrungen mit Infrastructure-as-Code-Ansätzen wie Terraform oder Ansible sind von Vorteil. Eine Leidenschaft für Daten und moderne Plattformen sowie sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse runden das Profil ab. Persönliche Eigenschaften wie Teamfähigkeit, analytisches Denken und eine hohe Lernbereitschaft sind ebenfalls wichtig.