Data Engineer (Python)

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🕒 vor 4 Monaten

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Orcrist Technologies GmbH

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11 - 50 Mitarbeiter

🤖 Künstliche Intelligenz

🏢 Unternehmen

🏛️ Regierung

Artificial Intelligence • Enterprise • Government

Orcrist Technologies GmbH ist ein Unternehmen, das Intelligence-Fusion- und Entscheidungsunterstützungslösungen für komplexe Umgebungen entwickelt. Es kombiniert fortschrittliche Analytik und KI, um Organisationen zu helfen, Unsicherheiten in strategische Vorteile zu verwandeln. Das Unternehmen legt den Schwerpunkt auf Angebote für Unternehmen und die Regierung und positioniert sich als Anbieter von KI-gesteuerter Betriebsintelligenz und präzisen Entscheidungswerkzeugen für den öffentlichen Sektor und Anwendungsfälle großer Organisationen.

Beschreibung

• Neue Dateninitiativen schnell von End-to-End validieren – ohne die spätere Übernahme (Adoption) zu erschweren. • Repräsentative Connectoren und Pipelines (Batch + Streaming) prototypisch entwickeln. • Glaubwürdige Leistungs- und Betriebsfähigkeitsauswertungen erstellen. • Ein Übergabepaket bereitstellen, das Foundation- oder Delivery-Teams in ein Produkt überführen können. • "Prototyp-Reife, aber übernehmbar" Schemata und Datenmodelle entwerfen, mit klarer Semantik und Disziplin für Weiterentwicklung. • Inkrementelle Lakehouse-Datasets erstellen (Hudi/Iceberg/Delta-Patterns) und abfragbare Outputs liefern für realistische Latenz-/Durchsatzbewertungen. • Datenqualitäts- und Herkunftsdenken von Anfang an einbauen (Checks, Metadata-Hooks, grundlegende Betriebsfunktionen). • Prototypen containerisieren und auf Kubernetes deployen; minimale Runbooks/Configs bereitstellen, die die Übernahme erleichtern. • Übernahme-Artefakte erstellen: Schemata, Referenzimplementierungen, technische Design-Notizen und ein Integrations-Backlog.

🎯 Anforderungen

• Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering (abhängig vom Senioritätslevel) mit tatsächlicher Lieferung von Pipelines, nicht nur Ad-hoc-Skripten. • Fundierte Kenntnisse in Python und SQL; sicher im Erstellen von Transformationen, Validierungs-Tools und Pipeline-Glue-Code. • Praktische Kenntnisse in Streaming-/CDC-Grundlagen (Ordering, Duplikation, Replay, Idempotenz) und Erfahrung im Kafka-Ökosystem. • Vertraut mit Lakehouse-/Storage- und Query-Schichten (z. B. Hudi/Iceberg/Delta, Trino/Hive/Postgres) und darin, Datensätze nutzbar zu machen. • Sicheres Arbeiten in Kubernetes-/Container-Umgebungen und klare Dokumentation von Entscheidungen. • Arbeitsberechtigung für Deutschland; EU-/NATO-Staatsbürgerschaft bevorzugt; es gilt eine Exportkontrollprüfung.

🏖️ Vorteile

• 30 Tage Urlaub • Budget für Ausstattung und Weiterbildung • Remote-first-Ansatz in Deutschland