Data Engineer (m/w/d) (Vollzeit | München)

Deine Aufgaben

  • Du entwickelst skalierbare Anwendungen zur automatisierten Konsolidierung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen – von Konzeption über Prototyping bis zur Produktion, Batch und Real-Time.

  • Du implementierst moderne Datenplattformen auf Basis Big Data/Hadoop, integrierst bestehende Datenbanksysteme (z.B. SQL) und bindest unterschiedlichste externe Datenquellen ein (Wetterdaten, Geodaten, etc.).

  • Du evaluierst die neuesten Tools und Technologien, nimmst direkten Einfluss auf unsere Architekturentscheidungen inkl. DevOps-Prozesse und treibst innovative Lösungen für das Daten- und Analysemanagement voran.

  • Gemeinsam mit unseren Data Scientists setzt Du spannende Anwendungsfälle mit Daten aller Art (z.B. Zeitreihen, Bilder, Dokumente) aus Research & Development, Produktion und IoT unter Nutzung modernster Analysemethoden (Statistik, Machine Learning, Deep Learning) um.

  • Du sorgst für eine fortlaufende Qualitäts- und Performanceverbesserung und betreust Anwendungen eigenverantwortlich bis zur Übergabe an den Betrieb.


Deine Stärken

  • Du hast Erfahrung in der Verarbeitung von großen Datenmengen mit verteilten Open-Source Systemen, on-premise und Cloud, wie z.B. Hadoop, Spark, Hive, Hbase, Oozie, Airflow, Kafka.

  • Du kennst Dich aus mit Datenbankdesign, SQL/OLAP sowie NoSQL (z.B. MongoDB, Elastic) Datenbanken, spaltenorientierten Datenbanktechnologien.

  • Du hast produktive Daten- und Analysepipelines mit Python, Scala oder Java erstellt, optimiert und in einem Enterprise-Umfeld mit typischen Sicherheitsanforderungen (z.B. Kerberos, Datenverschlüsselung) in den Betrieb überführt.

  • Du besitzt Grundkenntnisse in der Systemadministration in Linux/Unix (z.B. Cron, LDAP). 

  • Du fühlst Dich in einem agilen Arbeitsumfeld wohl und nutzt Continuous Deployment Tools & Methoden (z.B. Docker, Kubernetes, Ansible, Jenkins), um iterativ und reproduzierbar Ergebnisse zu liefern.

  • Hohes Verantwortungsbewusstsein, Teamfähigkeit und Spaß an der Zusammenarbeit mit Kunden zeichnen Dich aus.

  • Du verfügst über fließende Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse.

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