Leitender Dateningenieur in N-iX

Unser Kunde bereitet sich darauf vor, unsere Datenlandschaft durch den Aufbau einer hochmodernen Enterprise Data Lakehouse-Plattform zu revolutionieren. Wir bilden mehrere Teams, die die Entwicklung der grundlegenden Komponenten der Plattform vorantreiben werden. Diese Teams gehen über die herkömmliche Datenerfassung hinaus; Sie sind Architekten einer Microservices-basierten Plattform und stellen Abstraktionen bereit, die es anderen Teams ermöglichen, die Plattform nahtlos zu erweitern.

Wir suchen einen dynamischen und hochqualifizierten Dateningenieur, der über umfassende Erfahrung beim Aufbau von Self-Service-Datenplattformen im Unternehmensmaßstab mit Microservices-Architektur verfügt und diese grundlegenden Bemühungen leitet. Für diese Rolle ist jemand erforderlich, der nicht nur über ein tiefgreifendes Verständnis der Data-Engineering-Landschaft verfügt, sondern auch über einen sehr fundierten Software-Engineering-Hintergrund verfügt, insbesondere in der Entwicklung von Microservices-Frameworks und -Architekturen. Der ideale Kandidat wird sowohl ein einzelner Mitarbeiter als auch der technische Leiter sein und maßgeblich zur Plattformentwicklung beitragen und unser Datenökosystem aktiv mitgestalten.

Anforderungen:

• Vorkenntnisse in der Architektur und dem Aufbau erfolgreicher Self-Service-Datenplattformen im Unternehmensmaßstab in einer Green-Field-Umgebung mit Microservices-basierter Architektur.
• Kenntnisse im Aufbau von End-to-End-Datenplattformen und Datendiensten in GCP sind ein Muss.
• Kenntnisse in Tools und Technologien: BigQuery, Cloud Functions, Cloud Run, Dataform, Dataflow, Dataproc, SQL, Python, Airflow, PubSub.
• Erfahrung mit Microservices-Architekturen – Kubernetes, Docker. Unsere Microservices werden mit TypeScript, NestJS und NodeJS-Stack erstellt. Bevorzugen Sie Kandidaten mit dieser Erfahrung.
• Erleben Sie den Aufbau von Symantec-Layern.
• Kenntnisse in Architektur und Design sowie Entwicklungserfahrung mit Batch- und Echtzeit-Streaming-Infrastruktur und Workloads.
• Solide Erfahrung mit der Architektur und Implementierung des Metadatenmanagements, einschließlich Datenkatalogen, Datenherkunft, Datenqualität und Datenbeobachtbarkeit für Big-Data-Workflows.
• Praktische Erfahrung mit GCP-Ökosystemen und Data-Lakehouse-Architekturen.
• Ausgeprägtes Verständnis der Datenmodellierung, Datenarchitektur und Daten-Governance-Prinzipien.
• Hervorragende Erfahrung mit DataOps-Prinzipien und Testautomatisierung.
• Hervorragende Erfahrung mit Observability-Tools: Grafana, Datadog.

Unser Kunde bereitet sich darauf vor, unsere Datenlandschaft durch den Aufbau einer hochmodernen Enterprise Data Lakehouse-Plattform zu revolutionieren. Wir bilden mehrere Teams, die die Entwicklung der grundlegenden Komponenten der Plattform vorantreiben werden. Diese Teams gehen über die herkömmliche Datenerfassung hinaus; Sie sind Architekten einer Microservices-basierten Plattform und stellen Abstraktionen bereit, die es anderen Teams ermöglichen, die Plattform nahtlos zu erweitern.

Wir suchen einen dynamischen und hochqualifizierten Dateningenieur, der über umfassende Erfahrung beim Aufbau von Self-Service-Datenplattformen im Unternehmensmaßstab mit Microservices-Architektur verfügt und diese grundlegenden Bemühungen leitet. Diese Rolle erfordert jemanden, der nicht nur über ein tiefgreifendes Verständnis der Data-Engineering-Landschaft verfügt, sondern auch über eine sehr starke Software verfügtTechnischer Hintergrund, insbesondere im Aufbau von Microservices-Frameworks und -Architekturen. Der ideale Kandidat wird sowohl ein einzelner Mitarbeiter als auch der technische Leiter sein und maßgeblich zur Plattformentwicklung beitragen und unser Datenökosystem aktiv mitgestalten.

,[Entwerfen und erstellen Sie Self-Service-Datenplattformen im Unternehmensmaßstab mithilfe einer Microservices-basierten Architektur von Grund auf in einer Greenfield-Umgebung., Entwerfen und implementieren Sie Microservices-Architekturen. Erstellen Sie Microservices-Frameworks und -Komponenten, die Abstraktionen für eine nahtlose Erweiterung durch andere Teams bereitstellen. Erstellen und integrieren Sie Symantec-Schichten in der Datenplattform, um Funktionalität und Effizienz zu verbessern. Entwerfen und entwickeln Sie eine Infrastruktur für Batch- und Echtzeit-Streaming-Daten-Workloads, um Effizienz und Skalierbarkeit sicherzustellen Datenverarbeitung. Implementieren Sie umfassende Metadatenverwaltungslösungen, einschließlich Datenkataloge, Datenherkunft, Datenqualität und Datenbeobachtbarkeit für Big-Data-Workflows. Nutzen Sie praktische Erfahrungen mit dem GCP-Ökosystem, um Data-Lakehouse-Architekturen zu erstellen und zu warten, die die Daten des Unternehmens unterstützen Strategie., Implementieren Sie DataOps-Prinzipien und automatisieren Sie Testprozesse, um eine kontinuierliche Integration, Bereitstellung und Bereitstellung von Datenlösungen sicherzustellen., Entwickeln und verwenden Sie Observability-Tools wie Grafana und Datadog, um die Plattformleistung zu überwachen und die Systemzuverlässigkeit sicherzustellen., Handeln Sie sowohl als einzelner Mitwirkender als auch ein technischer Leiter, der die Entwicklung der Plattform leitet und das Datenökosystem gestaltet. Bieten Sie anderen Ingenieuren im Team Mentoring und Anleitung. Arbeiten Sie eng mit mehreren Teams zusammen, um die Plattformentwicklung an Geschäftszielen und technischen Anforderungen auszurichten. Erleichtern Sie die nahtlose Integration und Erweiterung von Plattformkomponenten durch andere Teams.] Benutzer: GCP, BigQuery, Microservices-Architektur, Python, Docker, SQL, Airflow, Kubernetes, TypeScript, NestJS. Tools: Agile, Scrum. Zu den Vorteilen gehören: Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zur Fernarbeit, Mentoring-Programm, Lebensversicherung, Schulungsbudget, Englischunterricht, Vergütung von Zertifizierungen, Aktive Tech-Community, Internationales Team, Empfehlungsprogramm, Cafeteria, Modernes Büro, Kostenloser Kaffee, Küche, Freundliche Atmosphäre .