Data Platform Engineer / Cloud Native Data Engineer (all gender)

ALTEN; Dresden; Vor Ort; EUR 70.000 - 110.000; Vollzeit

Zusammenfassung

ALTEN sucht zur Verstärkung im Bereich Data Engineering eine/n erfahrene/n Entwickler/in zur Konzeption und Umsetzung einer On-Premises-Datenplattform. Sie arbeiten an Datenorchestrierung, Deployment und Plattformautomatisierung und realisieren Proofs of Concept bis zur finalen Umsetzung.

Sie integrieren Kubernetes-Workloads, S3-kompatible Storage-Lösungen und nutzen moderne Pipeline-Technologien wie Spark, Kafka, Flink und Airflow.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Informatikstudium oder vergleichbare Qualifikation.
• ,
• Mehrjährige Erfahrung mit Kubernetes-Infrastruktur und Linux-Umgebungen.
• ,
• Starke Kenntnisse in modernen Data-Platform-Architekturen (Kappa, Medallion) und Streaming-Pipelines.
• ,
• Firm in Python, Go, SQL (MPP), Bash und Java; Erfahrung mit Cloud-Native-Ansätzen.

Aufgaben

• Konzeption und Entwicklung einer On-Premises-Datenplattform.
• Entwicklung von Komponenten für Datenorchestrierung, Deployment und Plattformautomatisierung.
• Erstellung von Proofs of Concept und Umsetzung eigenständig, ggf. mit Cursor.ai.
• Implementierung von Batch- und Streaming-Ddatenpipelines sowie plattformbezogene Services.
• Integration von Workloads auf Kubernetes und S3-kompatible Storage-Lösungen.
• Untersuchung von Datenkatalogen, Versionierung und deren Plattformintegration.
• Enge Zusammenarbeit mit Lead Architekten, Infrastruktur- und Security-Teams.
• Entwicklung von Data-Management-Lösungen am Edge ohne Public-Cloud-Abhängigkeiten.
• Ausgeprägtes analytisches Denken, agiles Mindset und starke Lösungsorientierung.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Kenntnisse

Kubernetes

Linux Betriebssysteme

Python

Golang

SQL (MPP)

Bash

Java

S3

Apache Iceberg

GitOps

NATS.io

Spark

Kafka

Flink

Airflow

Cursor.ai

Data Engineering

Data Orchestration

Ausbildung

Informatikabschluss

Tools

Kubernetes

Cursor.ai

Dagster

Spark

Kafka

Flink

Airflow

S3

Jobbeschreibung

Du möchtest moderne Datenplattformen entwickeln und innovative Technologien rund um Data Engineering, Kubernetes und Cloud-Native einsetzen? Dann gestalte mit uns eine leistungsfähige On-Premises-Datenplattform und bringe neue Ideen von ersten Proofs of Concept bis zur technischen Umsetzung.

• arbeitest an der Konzeption und Entwicklung einer On-Premises-Datenplattform
• entwickelst und integrierst Komponenten für Datenorchestrierung, Deployment und Plattformautomatisierung
• erstellst Proofs of Concept und setzt innovative Ansätze eigenständig um, gerne mithilfe von KI-Agent-Tools wie Cursor.ai
• implementierst Batch- und Streaming-Datenpipelines sowie plattformbezogene Services
• integrierst Workloads auf Kubernetes und S3-kompatible Storage-Lösungen
• untersuchst Datenkataloge, Datenversionierung und ihre Integration in die Plattform
• arbeitest eng mit Lead Architekten, Infrastruktur- und Security-Teams zusammen
• entwickelst Lösungen für moderne Data-Management-Plattformen am Edge ohne Abhängigkeit von Public-Cloud-Services
• hast ein abgeschlossenes Studium der Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation und möchtest Software gestalten, die wirklich etwas bewegt
• experimentierst gerne mit Proofs of Concept und bringst diese eigenständig zum Laufen
• bringst mehrjährige Erfahrung mit Kubernetes, Kubernetes-Infrastruktur und Linux-Betriebssystemen mit
• kennst moderne Datenplattform-Architekturen wie Kappa oder Medallion sowie Batch- und Low-Latency-Streaming-Pipelines
• verfügst über praktische Kenntnisse in Python, Golang, SQL (MPP), Bash und Java
• hast Erfahrung mit Technologien wie S3, Apache Iceberg, GitOps Workflows, NATS.io, RisingWave, Dagster, Spark, Kafka, Flink und Airflow
• verfügst idealerweise zusätzlich über Erfahrung mit Cursor.ai sowie Konzepten wie NUMA und Core Pinning
• bist ein Cloud-Native-Enthusiast und arbeitest routiniert mit Linux, Linux-Containern und Kubernetes
• bringst eigene Ideen mit, wie sich Data-Management-Plattformen am Edge ohne Public-Cloud-Services realisieren lassen
• verfügst idealerweise über mehrjährige Berufserfahrung als Data Scientist
• überzeugst durch analytisches Denken, ein agiles Mindset, ausgeprägte Problemlösungskompetenz und starke Lösungsorientierung
• verfügst über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Du willst moderne Datenplattformen von der Architektur über Proofs of Concept bis zur Umsetzung aktiv mitgestalten? Dann verbinde Data Engineering, Kubernetes und Cloud-Native-Technologien und entwickle innovative Lösungen für On-Premises- und Edge-Umgebungen – make it happen!