Rolle:

Bei unserem Rocken-Partnerunternehmen gestaltest Du als leitende Fachkraft im Data Engineering moderne Big-Data-, Analytics- und AI-Plattformen von der Konzeption bis zum laufenden Betrieb. Du übernimmst Verantwortung für den Aufbau und die Skalierung leistungsfähiger Datenpipelines, inklusive Datenmodellierung, Datenqualitätsmaßnahmen sowie DevOps- und CI/CD-Prozessen.

Verantwortung:

• Du konzipierst und implementierst Big-Data-, Analytics- und AI-Plattformen inklusive DevOps-Workflows, IaC, CI/CD, IAM sowie Monitoring und Alerting

• Ebenso entwickelst und skalierst Du Daten-Pipelines in verschiedenen Cloud-Architekturen und stellst dabei Datenqualität und passende Datenmodelle sicher

• Du operationalisierst statistische und KI-Modelle der Data Scientists, um Ergebnisse für den produktiven Einsatz bereitzustellen und zu automatisieren

• Als leitende Fachkraft berätst Du Kunden zur Auswahl geeigneter Technologie-Stacks und bewertest Vor- und Nachteile im Kontext ihrer Use Cases

• Du übernimmst die fachliche Leitung von Data-Engineering-Projekten, steuerst die Kundenkommunikation und verantwortest die Arbeitsergebnisse Deines Entwicklerteams

• Zuletzt baust Du aktiv Data-Engineering-Expertise im Unternehmen auf, etwa durch interne Schulungen, interne Projekte und Engagement in der Engineering Community

Qualifikationen:

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Computer Science oder einem vergleichbaren MINT-Fachbereich bzw. eine gleichwertige Qualifikation

• Sehr gute Kommunikationsfähigkeit in Deutsch und Englisch sowie Bereitschaft zu projektbezogenen Reisen im Consulting-Umfeld

• Mindestens 6 Jahre Vollzeitpraxis als Data Engineer in der Konzeption und Implementierung von Datenplattformen sowie Data-Management-Prozessen oder in einem ähnlichen Berufsfeld

• Langjährige Programmiererfahrung (mindestens 5 Jahre) mit Sprachen wie Python, Scala und SQL sowie sicherer Umgang mit Entwickler-Tools wie Git

• Mehrjährige Arbeitserfahrung (mindestens 4 Jahre) mit Big-Data-Technologien wie Spark, Kafka, verteilten Speichersystemen, OpenTable-Formaten und Cluster-Computing sowie mit Cloud-Komponenten (z. B. Object Storage, Datenbanken, ETL/ELT, Security, Monitoring) in AWS, Azure oder GCP

• Praktische Erfahrung mit modernen Data-Analytics-Plattformen (z. B. Databricks, Snowflake, AWS Sagemaker oder Azure Synapse) sowie mit Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform oder AWS CDK und etablierten CI/CD-Prozessen

• Flexible Arbeitszeitgestaltung
• Beteiligung oder Übernahme Firmenwagen
• Beteiligung oder Übernahme beim Handy und Notebook
• Kantine, Essenszulagen und Vergünstigungen
• Familienfreundliche Anstellungsbedingungen, Kinderbetreuung
• Offene Unternehmenskultur

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