Senior Big Data Platform Engineer (w/m/d)
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Stellenbeschreibung
Die Gruppe Analytics & Self-Services entwickelt und betreibt die zentrale Analytics-Plattform auf Basis von Hadoop, Apache Spark und OpenShift bei Raiffeisen. Dies ermöglicht es den Business-Einheiten mit Machine Learning- und AI Anwendungen aussagekräftige Erkenntnisse aus unseren Daten zu gewinnen und damit Mehrwert für die Raiffeisenorganisation und ihre Kunden zu schaffen. Um diese zukunftsweisende Plattform weiterzuentwickeln und zu betreiben, suchen wir per sofort oder nach Vereinbarung eine datenbegeisterte und lösungsorientierte Persönlichkeit als Senior Big Data Platform Engineer (w/m/d). Aufgaben Design und Entwicklung skalierbarer Datenlösungen für unsere Analytics Platform Aufbau und Optimierung von automatisierten Deployment-, Konfigurations- und Betriebsprozessen Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Analysten und Stakeholdern, um Anforderungen effizient und qualitativ hochwertig umzusetzen Evaluierung und Integration neuer Technologien und Tools zur Erweiterung der Plattformfunktionalität für unsere Data Engineers und Data Scientists Monitoring & Observability, Performance- und Ressourcenoptimierung, Life-Cycle Management sowie zuverlässiger, reibungsloser Plattformbetrieb Profil Praktische Erfahrung im Data Engineering, Platform Engineering oder im Aufbau und Betrieb von Datenplattformen Starke Programmierkenntnisse in Python, Apache Spark und gute Linux-Kenntnisse Verständnis moderner Datenarchitekturen und Distributed-Systems-Konzepte Erfahrung mit Container-Plattformen (Kubernetes, OpenShift, Docker) für Microservice-Entwicklung Fundierte Kenntnisse in CI/CD-Prozessen und Infrastructure as Code (GitOps, ArgoCD, Helm) Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Studium, fundierte Aus- oder Weiterbildung im Bereich Informatik Benefits Die Work-Life-Balance unserer Mitarbeitenden ist uns wichtig. Deshalb schaffen wir die Voraussetzungen dafür, dass die Arbeitszeit flexibel gestaltet werden kann – mit Angeboten für mobiles Arbeiten, Homeoffice und Teilzeit-Pensen.
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