Summary
✨ AI‑Generated
A senior engineering role focused on building modern data platforms, automation systems, and scalable architectures across on-premise and edge environments.
Highlights
Opportunity to design advanced data platforms and work on innovative infrastructure and automation challenges.
Description
Wir suchen für unseren Kunden am Standort Dresden einen engagierten Senior Data Platform Engineer / Architect (m/w/d).
Unser Kunde entwickelt hochmoderne Technologielösungen für eine sichere und vernetzte Welt.
In dieser Position gestaltest Du die Zukunft von On-Premises- und Edge-Datenarchitekturen aktiv mit.
Wenn Du gerne mit innovativen KI-Agent-Tools wie Cursor.ai experimentierst, cloud-native Plattformen ohne Abhängigkeiten von Public-Cloud-Anbietern aufbaust und Software entwickeln möchtest, die wirklich etwas bewegt – dann bist Du hier genau richtig.
Aufgaben
Plattformentwicklung: Konzeption und Entwicklung einer hochmodernen On-Premises-Datenplattform.Automatisierung & Orchestrierung: Entwicklung und Integration von Komponenten für Datenorchestrierung, Deployment und plattformweite Automatisierung.Prototyping & KI-Tools: Eigenständige Erstellung von Proof of Concepts (PoCs), vorzugsweise unter Einsatz von KI-Agent-Tools wie Cursor.ai.Data Pipelines: Implementierung von Batch- und Low-Latency-Streaming-Datenpipelines sowie plattformbezogenen Services.Infrastruktur & Storage: Integration von Workloads auf Kubernetes und Einbindung S3-kompatibler Storage-Lösungen.Data Governance: Untersuchung von Datenkatalogen und Datenversionierungskonzepte sowie deren nahtlose Integration in die Plattform.Kollaboration: Enges Zusammenarbeiten mit Lead Architekten, Infrastruktur- und Security-Teams.Profil
Ausbildung: Abgeschlossenes Studium der Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation mit dem Anspruch, zukunftsfähige Software zu gestalten.Prototyping-Drive: Begeisterung dafür, mit Proofs of Concept zu experimentieren und diese eigenständig zum Laufen zu bringen.Infrastruktur-Erfahrung: Mehrjährige Erfahrung mit Kubernetes, Kubernetes-Infrastrukturen sowie Linux-Betriebssystemen und Container-Technologien.Architektur-Know-how: Vertrautheit mit modernen Datenplattform-Architekturen (z.
B.
Kappa, Medallion) sowie Batch- und Low-Latency-Streaming-Pipelines.Programmierkenntnisse: Fundierte praktische Kenntnisse in Python, Golang, SQL (MPP), Bash und Java.Tech-Stack / Tools: Routine im Umgang mit S3, Apache Iceberg, GitOps Workflows, NATS.io, Risingwave, Dagster, Spark, Kafka, Flink, Airflow, Cursor.ai sowie Konzepten wie NUMA und Core Pinning.Cloud Native am Edge: Fähigkeit, Data-Management-Plattformen am Edge komplett ohne Public-Cloud-Services umzusetzen.Analytik & Data Science: Optimalerweise mehrjährige Berufserfahrung als Data Scientist; analytisches Denken, agiles Mindset und ausgeprägte Problemlösungskompetenz.Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.Benefits
Spitzentechnologie & Innovation: Arbeiten mit modernsten Open-Source-Tools, Edge-Architekturen und KI-Agenten (Cursor.ai).Hoher Gestaltungsspielraum: Eigenverantwortliches Prototyping und Umsetzen eigener Ideen von Beginn an.Inklusive Arbeitskultur: Eine wertschätzende Arbeitsumgebung, die Chancengleichheit und Vielfalt aktiv fördert.
