Senior Data Engineer (m/w/d)

Aconext; Dresden; On-site; EUR 70,000 - 100,000; Full time

Job summary

Aconext sucht eine erfahrene Fachkraft für Data Engineering zur Gestaltung einer skalierbaren Enterprise Data Platform. Sie arbeiten in hochsicheren On-Premises- und Edge-Umgebungen, entwickeln automatisierte Prozesse über den gesamten Lifecycle und realisieren leistungsfähige Data Pipelines für Echtzeit- und Batch-Verarbeitung großer Datenmengen.

Sie integrieren moderne Container- und Orchestrierungslösungen, entwickeln Plattformservices für Governance, Datenqualität und Lifecycle Management

Qualifications

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Software Engineering oder vergleichbare Qualifikation.
• Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering und Aufbau/Betrieb moderner Datenplattformen.
• Fundierte Kenntnisse in Kubernetes, Linux und Cloud-Native-Technologien inklusive Containerisierung und Automatisierung.
• Umfangreiche Erfahrung mit Data-Lake-, Lakehouse- oder Streaming-Architekturen sowie modernen Datenplattform-Konzepten.
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und SQL; Kenntnisse in Go, Java oder Shell-Scripting von Vorteil.

Responsibilities

• Gestaltung und Weiterentwicklung einer skalierbaren Enterprise Data Platform für den Betrieb in hochsicheren On-Premises- und Edge-Umgebungen.
• Entwicklung automatisierter Daten- und Infrastrukturprozesse entlang des gesamten Plattform-Lifecycles.
• Konzeption und Umsetzung leistungsfähiger Data Pipelines für Echtzeit- und Batch-Verarbeitung großer Datenmengen.
• Integration moderner Container- und Orchestrierungslösungen zur Bereitstellung datengetriebener Anwendungen.
• Entwicklung von Plattformservices für Datenmanagement, Governance, Datenqualität und Lifecycle Management.
• Analyse und Implementierung innovativer Konzepte rund um Data Catalogs, Data Lineage und Datenversionierung.

Job description

• Gestaltung und Weiterentwicklung einer skalierbaren Enterprise Data Platform für den Betrieb in hochsicheren On-Premises- und Edge-Umgebungen
• Entwicklung automatisierter Daten- und Infrastrukturprozesse entlang des gesamten Plattform-Lifecycles
• Konzeption und Umsetzung leistungsfähiger Data Pipelines für Echtzeit- und Batch-Verarbeitung großer Datenmengen
• Bewertung, Prototyping und Einführung neuer Technologien im Bereich Data Engineering, Analytics und KI
• Integration moderner Container- und Orchestrierungslösungen zur Bereitstellung datengetriebener Anwendungen
• Entwicklung von Plattformservices für Datenmanagement, Governance, Datenqualität und Lifecycle Management
• Analyse und Implementierung innovativer Konzepte rund um Data Catalogs, Data Lineage und Datenversionierung
• Enge Zusammenarbeit mit Architektur-, Infrastruktur-, Plattform- und Security-Teams zur Entwicklung zukunftssicherer Datenlösungen
• Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Data Science, Software Engineering oder eine vergleichbare Qualifikation
• Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering sowie im Aufbau und Betrieb moderner Datenplattformen
• Fundierte Kenntnisse in Kubernetes, Linux und Cloud-Native-Technologien inklusive Containerisierung und Automatisierung
• Umfangreiche Erfahrung mit Data-Lake-, Lakehouse- oder Streaming-Architekturen sowie modernen Datenplattform-Konzepten
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und SQL; weitere Erfahrungen mit Go, Java oder Shell-Scripting sind von Vorteil
• Praxis im Einsatz von Technologien wie Apache Spark, Kafka, Flink, Airflow, Iceberg, Dagster oder vergleichbaren Data-Engineering-Frameworks
• Analytische Denkweise, hohe Eigeninitiative sowie die Fähigkeit, komplexe technische Herausforderungen pragmatisch zu lösen
• Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift