Data Platform Engineer (m/w/d) - Data Mesh

Schwerpunkt: Internal Platform Product / Data Mesh

Einsatzort: Deutschland (remote-freundlich)

Sprache: Deutsch und Englisch

Im Rahmen des Aufbaus einer modernen, unternehmensweiten Datenplattform unterstützen Sie ein internes Produktteam beim Aufbau von Services, die einen Übergang von einer zentralisierten Datenarchitektur hin zu einem Data Mesh-Ansatz ermöglichen. Ziel ist die Entwicklung und der Betrieb von Self-Service Plattformdiensten und Libraries, die Data[1]Scientists, Analysts und Engineers bei ihrer täglichen Datenarbeit effizient unterstützen.

Als Data Platform Engineer bringen Sie Ihre Expertise gezielt in die Konzeption, Implementierung und Weiterentwicklung von Plattform-Services ein. Sie arbeiten als Teil des Produkt-Teams eng mit weiteren internen Stakeholdern zusammen und liefern klar abgegrenzte technische Ergebnisse.

• Design und Implementierung von cloudbasierten Plattform-Self-Services im Data- und DevOps-Umfeld

• Entwicklung und Betrieb von Backend-Services, APIs und Data-nahen Anwendungen

• Umsetzung von Infrastructure-as-Code-Ansätzen und Automatisierung von Deployments

• Entwicklung von adaptierbaren Integrationslösungen von Applikations- und Data-Stacks (z. B. Datenpipelines, Streaming, Analytics)

• Technische Beratung interner Teams zu Plattform-, Architektur-und DevOps-Themen

• Arbeiten nach dem Prinzip „you build it, you run it“ im Sinne einer produktorientierten, kollaborativen, DevOps-Kultur

Für dieses Projekt bringen Sie nachweisbare Erfahrung in mehreren der folgenden Bereiche mit:

• Plattform und Produktentwicklung im Cloud- und OpenSource Umfeld

• Infrastructure as Code, z. B. mit Terraform/OpenTofu und Go

• Container-Technologien wie Docker und Betrieb in Cloud-Umgebungen (idealerweise GCP, K8s)

• CI/CD-Ansätze und Toolchains (z. B. Gitlab-CI, Continuous Integration & Delivery)

• Web und Backend-Entwicklung (z. B. Spring Boot, Java, Kotlin, GraphQL, React)

• Daten- und Analytics-Technologien wie Python, Spark, BigQuery, Pub/Sub, Kafka, Iceberg, Snowflake

• Praktische Erfahrung mit analytischen Anwendungsfällen und den Bedürfnissen von Data-Nutzern und deren Stakeholder Arbeitsweise & Zusammenarbeit

• Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise mit klarer Ergebnisorientierung

• Erfahrung in agilen, kollaborativen Projektumfeldern

• Souveräne Kommunikation mit technischen und fachlichen Stakeholdern

• Sichere Verständigung im Projektalltag auf Deutsch und Englisch Was das Projekt bietet

• Mitarbeit an einer strategisch relevanten Datenplattform mit hoher unternehmensweiter Sichtbarkeit

• Technisch anspruchsvolles Umfeld mit modernen Architekturen und Technologien

• Zusammenarbeit mit einem kleinen, erfahrenen internen Team ohne starre Hierarchien

• Klarer Projektfokus, kurze Entscheidungswege und hoher Gestaltungsspielraum