Backend, Data Software Engineer

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Tenchi Security

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2019

🔒 Cybersecurity

📋 Compliance

🏢 Unternehmen

💰 €3.300.000 Seed Round im 2021-10

Cybersecurity • Compliance • Enterprise

Tenchi Security ist ein Cybersicherheitsunternehmen, das sich auf das Management von Cyberrisiken durch Drittparteien spezialisiert hat. Ihre einzigartige Lösung, Zanshin, reduziert systematisch Cyberrisiken von Dritt- und n-Parteien, indem sie Sicherheitsstrategien durch kontinuierliches Monitoring und proaktive Abhilfebemühungen verbessert. Als LinkedIn Top Startup 2024 anerkannt, konzentriert sich Tenchi Security darauf, nicht nur Compliance zu schaffen, sondern auch sinnvolle Partnerschaften im Bereich Cybersicherheit. Dies ermöglicht es sowohl Unternehmen als auch deren Drittanbietern, Risiken gemeinsam zu managen und zu mindern.

Beschreibung

• Backend Development: Design, build, and maintain scalable, high-performance backend services and APIs using Python. • Data Pipeline Engineering: Architect and optimize reliable ETL/ELT pipelines to process large volumes of data using PySpark. • System Architecture: Containerize applications and data jobs for seamless deployment across environments. • Data Modeling & Storage: Design efficient relational database schemas and optimize complex SQL queries for both transactional and analytical workloads. • Collaboration: Work closely with product, analytics, and data science teams to understand data requirements and deliver production-ready software solutions.

🎯 Anforderungen

• Python: Strong proficiency in writing clean, testable, and efficient production code (e.g., using frameworks like FastAPI, Flask, or standard library concurrency). • SQL: Advanced knowledge of SQL (joins, window functions, query optimization) and experience working with relational databases (e.g., PostgreSQL, MySQL). • PySpark & Big Data: Hands-on experience using PySpark for distributed data processing and large-scale data manipulation. • Docker: Experience containerizing applications and managing local or production deployments using Docker/Docker Compose. • Engineering Mindset: Strong grasp of software engineering best practices, including git version control, CI/CD, code reviews, and writing unit/integration tests. • Desirable (Nice-to-Have): • Experience with Apache Iceberg for managing large-scale analytic datasets and table formats. • Familiarity with cloud storage solutions and optimization techniques, specifically AWS S3 / S3 Tables. • Familiarity with data ingestion and orchestration tools (e.g., AWS Glue, AWS Step Functions).