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. Bewerben Sie sich! Online unter der Kennziffer FE35-86632-DD bei Frau Madeleine Oehme.