💡 IoT Data Engineer - Werde Teil des Xcede-Teams in Stuttgart!

Data Engineer - IoT

Xcede hat sich mit einem Hersteller von Glasfaserprodukten mit Niederlassungen in Europa, dem Nahen Osten, Afrika und Amerika zusammengetan.

Diese Position ist ein hybrides Modell mit 2/3 Tagen pro Woche im Büro in der Nähe von Stuttgart.

Die Arbeitssprache ist Englisch, und alle Bewerber müssen fließend Englisch sprechen.

Ihre Aufgaben

• Sie arbeiten an der Entwicklung unserer hybriden (Cloud und Edge) IoT-Dateninfrastruktur (Data Lake und MLOps).

• Sie arbeiten am Aufbau eines robusten und skalierbaren Datenkatalogs, um Metadaten effektiv zu verwalten. Dies beinhaltet das Verständnis und die Implementierung von Best Practices für Data Governance, Management und Zugänglichkeit.

• Sie arbeiten an einer hocheffizienten Speicherschicht zur Verarbeitung großer Mengen von Sensordaten (Petabytes). Der Fokus liegt auf der Gewährleistung von Datenintegrität, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit.

• In enger Zusammenarbeit mit relevanten Teams und Stakeholdern, einschließlich Data Science, Operations und Business, führen Sie das notwendige Requirements Engineering durch.

• In enger Zusammenarbeit mit anderen Data Engineers, ML Engineers und Software Engineers übersetzen Sie unsere geschäftlichen Herausforderungen in skalierbare Datenarchitekturen.

• Als Experte in unserem Data Engineering Team halten Sie Ihr Wissen über aktuelle Technologien, zukünftige Trends und innovative Methoden durch kontinuierliche Weiterbildung, branchenübergreifendes Networking und Konferenzbesuche auf dem neuesten Stand.

Ihr Profil

• Sie haben mindestens 2 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering, idealerweise im Bereich Big Data oder IoT

• Sie haben ausgezeichnete Kenntnisse der modernsten Speichertechnologien und deren produktiven Einsatz (NoSQL, Zeitreihendatenbanken, Dokumentenspeicher, Graphdatenbanken usw.).

• Sie verfügen über fundierte Programmierkenntnisse in der Entwicklung mit Python oder anderen Programmiersprachen

• Erfahrung mit Containerisierung (Docker und Kubernetes)

• Fundierte Kenntnisse in KI-Workloads und MLOps.

• Idealerweise verfügen Sie über gute Kenntnisse mindestens einer wichtigen Cloud-Plattform (AWS, GCP oder Azure) und verstehen, wie Sie die Dienste optimal nutzen können.

• Sie sind mit Stream-Processing-Technologien (Apache Flink, Spark, Storm oder Kafka) vertraut.

Für weitere Informationen bewerben Sie sich bitte direkt oder senden Sie Ihren Lebenslauf an Steven.Wate... [Vollständig anzeigen]

Unser Mandant kann für diese Position keine Bewerber aus Übersee akzeptieren.