Senior Data Engineer*

Valentum Engineering hat seine Wurzeln in der Automobilindustrie. Inzwischen haben wir uns aber auch in der Industrie erfolgreich etabliert. Hier unterstützen wir unsere Kunden bei der Entwicklung intelligenter Software- und Hardwarelösungen in den Bereichen Automatisierungs-, Antriebs- und Regelungstechnik. Dabei sind wir in allen Entwicklungsphasen tätig - von der Spezifikation über die Software-/Hardware-Entwicklung und Absicherung bis hin zur Erprobung.

Hinweis zum Bewerbungsprozess: Wir setzen in unserem Bewerbermanagementsystem auch KI-gestützte Funktionen zur Unterstützung des Auswahlprozesses ein. Details finden Sie in den Datenschutzhinweisen für Bewerber unter Datenschutz Valentum Engineering GmbH.

Der Schwerpunkt dieser Position liegt auf der Konzeption und Entwicklung einer lokalen Datenplattform - einschließlich Datenorchestrierung, Streaming-Pipelines, Kubernetes-basierter Workload-Integration und Plattformautomatisierung.

Gesucht wird ein ein Cloud-Native-Entwickler*, der sich mit Linux, Containern und Kubernetes auskennt und eigene Ideen zum Aufbau von Edge-Datenmanagement-Plattformen ohne Abhängigkeiten von öffentlichen Clouds einbringen kann.

Senior Data Engineer*

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

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Source: Statistisches Bundesamt (Destatis), table; dl-de/by-2-0; StarIn's calculation