Full-Stack-Engineer, Datenorchestrierung

🕒 vor 1 Monat

🇪🇺 Europa – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 26%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Kestra

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2022

☁️ SaaS

🤖 Künstliche Intelligenz

🏢 Unternehmen

SaaS • Artificial Intelligence • Enterprise

Kestra ist eine Open-Source-Orchestrierungsplattform für Daten-, KI- und Infrastruktur-Workflows. Sie ist ereignisgesteuert, sprachunabhängig und für unternehmerische Maßstäbe ausgelegt. Kestra bietet deklarative YAML-Workflows, ein API-First-Design, CI/CD-native Funktionen und über 1800 Plugins zur Integration von Cloud-, Daten-, Infrastruktur- und SaaS-Tools. Kestra wird als selbstgehostete Version (Docker/Kubernetes) und als verwaltete Cloud-Edition angeboten und bietet unternehmerische Fähigkeiten (SSO, RBAC, Prüfprotokolle, Mandantenfähigkeit, isolierte Worker) sowie AI-native Funktionen wie RAG-Pipelines, Agenten und einen Copilot, um KI-Workflows zu operationalisieren und zu steuern.

Beschreibung

• End-to-End-Funktionen vom Java-Micronaut-Backend entwickeln, einschließlich REST-APIs, Orchestrierungs-Engine, Plugins, Tests und Dokumentation • Datenbewusste Orchestrierung für Assets, Datenherkunft (Lineage), Aktualität und Datenqualität entwickeln • Integrationen mit dbt, Fivetran, Airbyte, Cloud-Warehouses und anderen Tools des modernen Data-Stacks erstellen und verbessern • Am Flow-Editor, an Topologie-Ansichten, Dashboards und der UI für Ausführungsüberwachung arbeiten, die von Datenteams verwendet werden • Mit dem Produktmanager und Entwicklern zusammenarbeiten, um Features im Rahmen von 8-wöchigen Release-Zyklen zu planen und auszuliefern • Pull Requests prüfen und Änderungen öffentlich auf GitHub diskutieren • Mit der Open-Source-Community in Austausch treten

🎯 Anforderungen

• Praktische Erfahrung im Data Engineering beim Aufbau oder Betrieb von Daten-Pipelines • Fundierte Erfahrung mit Java und einem modernen Backend-Framework; Micronaut wird verwendet, Erfahrung mit Spring Boot oder Quarkus ist ebenfalls geeignet • Solide Frontend-Kenntnisse mit Vue 3 und TypeScript; Bereitschaft, tiefe Vue-Expertise zu entwickeln, falls Erfahrung mit React oder einem anderen modernen Framework vorhanden ist • Erfahrung mit Pinia, Vite und dem Monaco-Editor • Gute Kenntnisse in SQL und relationalen Datenbanken wie PostgreSQL, MySQL oder H2 • Verständnis verteilter Systeme, einschließlich Queues, Schedulern und Workern, die Jobs zuverlässig in großem Maßstab verarbeiten • Sicherer Umgang mit Docker und CI/CD-Pipelines • Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und klare Schreibweise; sicher darin, technische Entscheidungen öffentlich in GitHub-Repositories zu diskutieren • Ausgeprägte Ownership-Mentalität und Fähigkeit, schnell iterativ auf Feedback zu reagieren • Sicheres Arbeiten mit global verteilten Teams über mehrere Zeitzonen hinweg • Erfahrung mit dbt, Fivetran, Airbyte, Snowflake, BigQuery, Databricks, Airflow, Dagster oder Prefect • Bonus: Erfahrung mit Kafka, Elasticsearch, Kubernetes, AWS, GCP, Azure, Open-Source-Beiträgen oder in B2B-Software-/Open-Source-Unternehmen

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung • Aktien-/Eigenkapitalbeteiligung • Krankenversicherung • Echte Mitverantwortung in einem global verteilten, technischen Team • Direkter Einblick in Produktstrategie und Unternehmensprioritäten • Möglichkeit, an einem Produkt zu arbeiten, das in der Produktion bei über 10.000 Organisationen mission-kritische Workloads betreibt