Randstad Deutschland

Data Engineer (m/w/d) Apache Flink / Druid

Stellenbeschreibung:

Wir suchen für unseren Kunden aus dem Bereich Unternehmens- und Strategieberatung sowie Technologie (IT-Services) einen erfahrenen Data Engineer (w,m,d) Apache Flink/Druid.

Projektdetails

  • Start asap
  • Laufzeit 6 Monate
  • Vollauslastung
  • Tätigkeit kann komplett remote erfolgen (Bereitschaft nach Rücksprache vor Ort zu kommen in Ausnahmefällen sollte dennoch gegeben sein)
  • Senorität: mind. 8 Jahre relevante Projekterfahrung notwendig

Projektbeschreibung

  • Entwurf, Implementierung und Test der automatisierten Einrichtung der Dienste in verschiedenen On-Premises-Cloud-Umgebungen
  • Workshops moderieren, um Anforderungen zu erfassen und Cloud-Strategien mit den Geschäftszielen in Einklang zu bringen.
  • Entwicklung und Präsentation umfassender Cloud-Architekturvorschläge für die Stakeholder.
  • Die Effektivität von Cloud-Lösungen nach der Implementierung überwachen und bewerten.
  • Fördern Sie eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung, indem Sie Erkenntnisse und bewährte Verfahren mit dem Team teilen.
  • Arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um eine nahtlose Integration von Cloud-Diensten zu gewährleisten.

Skills

  • Muss Kriterium: profunde Kenntnisse in Apache Flink und Apache Druid
  • Muss Kriterium: sehr gute Kenntnisse in Big Data Analytics Architecture und Design
  • Muss Kriterium: sehr gute Softwarekenntnisse in Ansible
  • Kenntnisse in Complex Event Processing (CEP), Cloud Services Management sowie gute Kenntnisse in Apache Airflow
  • sehr gute Erfahrung in Tableau sowie Confluent Event Processing (Kafka) sind von Vorteil
  • verhandlungssichere Deutschkenntnisse sowie gute Englischkenntnisse

#J-18808-Ljbffr
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    05 Mai 2026
  • Standort:

    Frankfurt

    Einsatzort:

    Germany
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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