Senior Data Engineer (m/w/d)

Sie möchten Ihre Karriereentwicklung nicht dem Zufall überlassen? Dann gehen Sie mit uns gezielt den nächsten Schritt. Dazu bringen wir bei FERCHAU als eine der führenden europäischen Plattformen für Technologie-Dienstleistungen die smartesten und innovativsten Köpfe mit Unternehmen verschiedenster Branchen zusammen. Wir suchen Sie:

Senior Data Engineer (m/w/d)

Ihr Verantwortungsbereich

• 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, gerne unter Einsatz von KI-Agent-Tools wie Cursor.ai

• Implementierung von Batch- und Streaming-Datenpipelines sowie plattformbezogenen Services

• Integration von Workloads auf Kubernetes sowie S3-kompatiblen Storage-Lösungen

• Untersuchung von Datenkatalogen, Datenversionierung und deren Integration in die Plattform

• Analyse von Datenkatalogen und deren Einbindung in die Plattformarchitektur

• Enge Zusammenarbeit mit Lead-Architekten sowie Infrastruktur- und Security-Teams zur Umsetzung plattformübergreifender Anforderungen

Das bieten wir Ihnen

• Unbefristeter Arbeitsvertrag

• Betriebliche Altersvorsorge

• Fachliche und persönliche Weiterentwicklungsmöglichkeiten (z.B. E-Learnings, Trainings und Seminare)

• Flexible Arbeitszeitgestaltung durch Gleitzeitregelungen und mobiles Arbeiten

• Einkaufsvergünstigungen (z.B. für Reisen, Autos und Technik)

• Teamevents (z.B. Sommer-, Weihnachtsfest, Rewe Teamchallenge und AdventureWalk)

• Unterstützung bei der Kinderbetreuung durch Kita-Zuschuss

• Prämie für Empfehlungen von neuen Kolleg:innen

Das bringen Sie mit

• Abgeschlossenes Studium der Informatik oder vergleichbare Qualifikation im IT-Bereich

• Mehrjährige praktische Erfahrung mit Kubernetes, Linux-Systemen und Container-Technologien

• Kenntnisse in Python, Golang, SQL (MPP), Bash sowie Java Programmierung nachgewiesen durch Projekteinsatz

• Erfahrung mit Tools wie S3, Apache Iceberg, GitOps Workflows, NATS.io, Risingwave, Dagster, Spark, Kafka oder Flink erforderlich

• Vertrautheit mit Workflow-Orchestratoren wie Airflow sowie KI-Agent-Tools beispielsweise Cursor.ai wünschenswert

• Praxiswissen zu Konzepten wie NUMA-Konfiguration oder Core Pinning bei Edge-Lösungen vorteilhaft

• Erfahrung in der Umsetzung moderner Datenarchitekturen inklusive Batch-Processing und Low‑Latency Streaming Pipelines

• Nachweisliche Berufserfahrung als Data Scientist:in ist optimal

• Sehr gute Deutschkenntnisse sowie Englischkenntnisse erforderlich

Unser Team lebt von Vielfalt - von Expert:innen, die Ihre unterschiedlichen Stärken für die gemeinsamen Ziele einbringen möchten.