Ihr Aufgabengebiet

• Mitwirken an der Konzeption und Entwicklung einer lokalen Datenplattform.
• Entwicklung und Integration von Komponenten für die Datenorchestrierung, Bereitstellung und Plattformautomatisierung. 
• Selbstständige Erstellung von Proof-of-Concepts unter Einsatz von KI-Agent-Tools wie Cursor.ai.
• Implementierung von Batch- und Streaming-Datenpipelines sowie plattformbezogene Diensten.
• Integration von Workloads auf Kubernetes und in S3-kompatible Speicherlösungen.
• Untersuchen von Datenkatalogen, Datenversionierungen und deren Integration in die Plattform.
•  Enge Zusammenarbeit mit leitenden Architekten sowie Infrastruktur- und Sicherheitsteams 

Ihr Profil

• Abgeschlossenes Studium der Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation und mehrjährige Berufserfahrung als Data Scientist
• Mehrjährige Erfahrung mit Kubernetes und der Kubernetes-Infrastruktur sowie mit Linux-Betriebssystemen. 
• Praktische Erfahrung mit modernen Datenplattform-Architekturen wie Kappa oder Medallion mit Batch- und Low-Latency-Streaming-Pipelines.
• Praktische Kenntnisse in Python, Golang, SQL (MPP), Bash und Java.
• Fundierte Cloud-Native-Kenntnisse im Bereich Linux-Container und Kubernetes; eigene Ideen zum Aufbau von Edge-Datenplattformen ohne Public Cloud.
• Erfahrung mit einem wesentlichen Teil der folgenden Tools und Technologien:S3 (Objektspeicher), Apache Iceberg, GitOps-Workflows, NATS.io, Risingwave, Dagster, Apache Spark, Apache Kafka, Apache Flink, Apache Airflow 
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse (in Wort und Schrift)
• Idealerweise Erfahrung mit Cursor.ai und anderen KI-Programmierwerkzeugen in der täglichen Entwicklungsarbeit und mit Low-Level-Leistungskonzepten: NUMA und Core Pinning.

Unser Angebot

• Bruttojahresgehalt all-in:  65-97 000 Euro
• Home Office: bis zu 40% nach dem Onboarding
• Wöchentliche Arbeitszeit:  40 Stunden

Haben wir Ihr Interesse geweckt?