Senior Data Engineer (m/w/d)
Summary
Senior Data Engineer in Dresden designing and building an on-premises enterprise data platform: batch and low-latency streaming pipelines, orchestration, deployment and service automation on Kubernetes and S3-compatible storage. Core stack includes Python, Go, SQL, Java, Kafka/Spark/Flink, Dagster/Airflow and AI-assisted tooling like Cursor.ai, working closely with lead architects and security tea
In this role you shape and implement an On-Premises data platform, collaborating closely with Lead Architects and security teams to deliver platform-integrated data pipelines and automation. You work on data orchestration, deployment, and service automation, aiming for scalable, low-latency data flows. The position involves hands-on development with modern data tools and KI-assisted techniques, contributing to a growing enterprise data platform. This is a chance to impact architecture, tooling choices, and operational reliability in a cross-functional setting.
Leistungen / Benefits- Unbefristeter Arbeitsvertrag
- Betriebliche Altersvorsorge
- Fachliche und persönliche Weiterentwicklung
- Flexible Arbeitszeitgestaltung/Mobiles Arbeiten
- Kita-Zuschuss
- Prämie für Empfehlungen von neuen Kolleg:innen
- Mitwirkung an der Konzeption und Entwicklung einer On-Premises-Datenplattform
- Entwicklung und Integration von Komponenten für Datenorchestrierung, Deployment und Plattformautomatisierung
- Erstellung von Proof of Concepts, ggf. mit KI-Agent-Tools wie Cursor.ai
- Implementierung von Batch- und Streaming-Ddatenpipelines sowie plattformbezogenen Services
- Integration von Workloads auf Kubernetes und S3-kompatiblen Storage-Lösungen
- Untersuchung von Datenkatalogen, Datenversionierung und Integration in die Plattform
- Analyse von Datenkatalogen und deren Einbindung in die Architektur
- Enge Zusammenarbeit mit Lead-Architekten, Infrastruktur- und Security-Teams zur Umsetzung plattformübergreifender Anforderungen
- Abgeschlossenes Studium der Informatik oder vergleichbare Qualifikation
- Mehrjährige Erfahrung mit Kubernetes, Linux-Systemen und Container-Technologien
- Nachweisliche Programmierkenntnisse in Python, Golang, SQL (MPP), Bash und Java
- Erfahrung mit Tools wie S3, Apache Iceberg, GitOps, , Risingwave, Dagster, Spark, Kafka oder Flink
- Vertrautheit mit Workflow-Orchestratoren wie Airflow und ggf. KI-Agent-Tools (Cursor.ai)
- Praxiswissen zu NUMA-Konfiguration oder Core Pinning bei Edge-Lösungen
- Erfahrung in modernen Datenarchitekturen inkl. Batch-Processing und Low-Latency Streaming
- Nachweisliche Berufserfahrung als Data Scientist ist optimal
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
- vielfältige Zusammenarbeit im Team
- lösungsorientierte Arbeitsweise
- 跨团队 Kommunikation
- Kubernetes
- Linux
- Container-Technologien