Principal Data Engineer (m/w/d)

Wir suchen Dich ab sofort an einem unserer deutschen Standorte in München, Nürnberg, Essen, Leipzig, Berlin oder Frankfurt am Main!]]> Data und AI sind Dein zu Hause? Des Weiteren gestaltet sich Deine neue Herausforderung wie folgt:

• Konzeptionierung und Aufbau von Big Data / Analytics / AI Plattformen, inklusive DevOps workflows, IaC, CI/CD, IAM und Monitoring & Alerting
• Konzeption, Entwicklung und Skalierung von Daten-Pipelines auf verschiedenen Cloud-Architekturen unter Einbezug von Datenqualitätsmaßnahmen sowie der Entwurf und Umsetzung von Datenmodellen
• Operationalisierung von statistischen und KI-Modellen sowie Ergebnissen der Data Scientists, um diese zur produktiven Nutzung zur Verfügung zu stellen bzw. zu automatisieren
• Auswahl und Beratung von Kunden zu Vor- und Nachteilen verschiedener Technologie-Stacks, passend zu den Use Cases und dem Umfeld im Unternehmen
• Übernahme einer führenden Rolle in der Kundenkommunikation und Leitung von Engineering-Projekten mit fachlicher Verantwortung für ein Entwicklerteam und die Projektergebnisse
• Aufbau von Data Engineering Expertise im Unternehmen z.B. durch das Halten von internen Schulungen, Leiten von internen Projekten und aktive Teilnahme in der Engineering Community

]]> Data ist auch in Deiner DNA? Das solltest Du mitbringen:

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Computer Science, Data Engineering oder einem anderen mathematisch/ naturwissenschaftlichem Feld oder eine vergleichbare Qualifikation
• Starke Kommunikationsfähigkeit (fließend) auf Deutsch und Englisch sowie Reisebereitschaft im Rahmen einer Consulting Tätigkeit
• Mindestens 6 Jahre Vollzeit Berufserfahrung als Data Engineer in der Konzeption & Implementierung von Datenplattformen und Data Management Prozessen oder in ähnlichem Berufsfeld
• Mindestens 5 Jahre praktische Anwendung von gängigen Programmsprachen wie z.B. Python, Scala, SQL und Entwickler Tools wie bspw. GIT
• Mindestens 4 Jahre Umsetzungserfahrung mit BigData Technologien, insbesondere Spark / Kafka, verteilte Speichersysteme, OpenTable Formate und Cluster-Computing
• Mindestens 4 Jahre Erfahrung im Umgang mit verschiedensten Cloud Komponenten (Object Storage, Datenbanken, Message Services, ETL / ELT Engines, Security, Scheduling, Operations, Monitoring, etc.) im Bereich AWS / Azure / GCP
• Erfahrung mit mindestens einer der folgenden Technologien: Databricks / Snowflake / AWS Sagemaker / Azure Synapse / ähnliche Data-Analytics-Plattformen
• Erfahrung mit IaC Tools wie zum Beispiel Terraform, AWS CDK o.ä. sowie mit gängigen CI/CD Prozessen und Tools
• Nice to have: Erfahrung mit UNIX Systemen und Netzwerkkonfiguration

]]> Data bewegt uns! Was Dich auf Dein