Sie möchten Ihre Karriereentwicklung nicht dem Zufall überlassen? Dann gehen Sie mit uns gezielt den nächsten Schritt. Dazu bringen wir bei FERCHAU als eine der führenden europäischen Plattformen für Technologie-Dienstleistungen die smartesten und innovativsten Köpfe mit Unternehmen verschiedenster Branchen zusammen. Wir suchen Sie:
Senior Data Engineer (m/w/d)
Ihr Verantwortungsbereich
- Mitwirkung an der Konzeption und Entwicklung einer On-Premises-Datenplattform
- Entwicklung und Integration von Komponenten für Datenorchestrierung, Deployment und Plattformautomatisierung
- Erstellung von Proof of Concepts, gerne unter Einsatz von KI-Agent-Tools wie Cursor.ai
- Implementierung von Batch- und Streaming-Datenpipelines sowie plattformbezogenen Services
- Integration von Workloads auf Kubernetes sowie S3-kompatiblen Storage-Lösungen
- Untersuchung von Datenkatalogen, Datenversionierung und deren Integration in die Plattform
- Analyse von Datenkatalogen und deren Einbindung in die Plattformarchitektur
- Enge Zusammenarbeit mit Lead-Architekten sowie Infrastruktur- und Security-Teams zur Umsetzung plattformübergreifender Anforderungen
Das bieten wir Ihnen
- Unbefristeter Arbeitsvertrag
- Betriebliche Altersvorsorge
- Fachliche und persönliche Weiterentwicklungsmöglichkeiten (z.B. E-Learnings, Trainings und Seminare)
- Flexible Arbeitszeitgestaltung durch Gleitzeitregelungen und mobiles Arbeiten
- Einkaufsvergünstigungen (z.B. für Reisen, Autos und Technik)
- Teamevents (z.B. Sommer-, Weihnachtsfest, Rewe Teamchallenge und AdventureWalk)
- Unterstützung bei der Kinderbetreuung durch Kita-Zuschuss
- Prämie für Empfehlungen von neuen Kolleg:innen
Das bringen Sie mit
- Abgeschlossenes Studium der Informatik oder vergleichbare Qualifikation im IT-Bereich
- Mehrjährige praktische Erfahrung mit Kubernetes, Linux-Systemen und Container-Technologien
- Kenntnisse in Python, Golang, SQL (MPP), Bash sowie Java Programmierung nachgewiesen durch Projekteinsatz
- Erfahrung mit Tools wie S3, Apache Iceberg, GitOps Workflows, NATS.io, Risingwave, Dagster, Spark, Kafka oder Flink erforderlich
- Vertrautheit mit Workflow-Orchestratoren wie Airflow sowie KI-Agent-Tools beispielsweise Cursor.ai wünschenswert
- Praxiswissen zu Konzepten wie NUMA-Konfiguration oder Core Pinning bei Edge-Lösungen vorteilhaft
- Erfahrung in der Umsetzung moderner Datenarchitekturen inklusive Batch-Processing und Low‑Latency Streaming Pipelines
- Nachweisliche Berufserfahrung als Data Scientist:in ist optimal
- Sehr gute Deutschkenntnisse sowie Englischkenntnisse erforderlich
Unser Team lebt von Vielfalt - von Expert:innen, die Ihre unterschiedlichen Stärken für die gemeinsamen Ziele einbringen möchten.