Big Data DevOps Engineer (m/w/d)

In dieser Rolle treibst du als DevOps Engineer den stabilen Betrieb einer cloudbasierten Dateninfrastruktur voran. Du arbeitest in einem cross-funktionalen Squad an der Erweiterung einer Data Mesh-basierten Plattform mit über 150 Datenprodukten. Du gestaltest standardisierte Betriebsprozesse, übernimmst Incident- und 3rd-Level-Support und trägst 7x24h-Rufbereitschaft. Deine Arbeit verbindet Datenintegration, Orchestrierung und moderne Cloud-Technologien, um effiziente, zuverlässige Data Services bereitzustellen. Du arbeitest eng mit dem Team zusammen, um die Datenarchitektur aktiv mitzugestalten und Skalierungspotenziale zu realisieren.

• flexibles Arbeiten (hybride Modelle)
• 30 Tage Urlaub
• Betriebliche Altersvorsorge
• Bike-/Hardware-Leasing
• Lebensarbeitszeitkonto
• Patenschaft/Onboarding

• Eigenverantwortliche DevOps-Entwicklung in einem cross-funktionalen Team
• Konzeption, Bereitstellung und Weiterentwicklung der IT-Services für Datenintegration (Data Mesh)
• Etablierung einheitlicher Standards, Optimierung von Betriebsprozessen
• Incident- und Problemmanagement (2nd/3rd-Level)
• Sicherstellung Betriebssicherheit, Auslieferungsgeschwindigkeit und Datenqualität über den Produktlebenszyklus
• Beiträge zur Gestaltung der cloudnativen Architektur (u. a. Spark, S3)
• Rufbereitschaft 7x24h
• Arbeiten im agilen Umfeld zur Verbesserung der Datenprodukte

• Abgeschlossenes Studium der Informatik oder Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare Qualifikation
• Langjährige einschlägige Berufserfahrung (>6 Jahre)
• Erfahrung Betrieb, Monitoring und Deployment von Java-Anwendungen auf Kubernetes/OpenShift
• Fundierte Kenntnisse im Betrieb von Big-Data-Architekturen (Apache Spark, S3)
• Sicherheit in DevOps-Umgebungen, CI/CD, Git
• Englische Sprachkenntnisse (mind. B2) und verhandlungssichere Deutschkenntnisse (mind. C1)
• Strukturierte Arbeitsweise, Qualitätsbewusstsein, Kundenorientierung
• Teamplayer mit analytischem, zielorientiertem Vorgehen

• Teamfähigkeit
• Zielorientierung
• Kundenorientierung
• Java-Anwendungsbetrieb auf Kubernetes/OpenShift
• Cloud-native Datenarchitektur
• Apache Spark