Werkstudent Performance Engineering – Stream Processing

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Ververica | Original creators of Apache Flink®

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Artificial Intelligence • SaaS • Data Processing

Ververica ist der ursprüngliche Entwickler von Apache Flink® und stellt eine einheitliche Streaming-Datenplattform bereit, die von der VERA-Engine betrieben wird. Die Plattform ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten zu verbinden, zu verarbeiten, zu analysieren und zu steuern, um bessere und schnellere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Ververica bietet flexible Bereitstellungsoptionen, darunter selbstverwaltete Services, vollständig verwaltete Cloud-Services und ein einzigartiges Bring-Your-Own-Cloud-(BYOC)-Modell. So können Unternehmen Echtzeitdaten für vielfältige Anwendungsfälle wie Betrugserkennung, dynamische Preisgestaltung und KI-gestützte Insights nutzen. Ververica setzt sich dafür ein, Leistung und Effizienz in der Datenverarbeitung zu maximieren und damit spürbare Ergebnisse für Kunden in zahlreichen Branchen zu erzielen.

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2014

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

💰 Series A im 2016-03

Beschreibung

• Analysieren des JVM-Verhaltens (z. B. JIT-Kompilierung, Garbage Collection, Klassenladung) unter realen Streaming-Workloads. • Profiling und Benchmarking des Laufzeitverhaltens, Identifikation von Hotspots, Ineffizienzen und Optimierungspotenzialen. • Arbeit mit nativer Code-Integration, Reflection-Nutzung und Mustern dynamischer Klassenladung – Verständnis ihrer Auswirkungen auf die Laufzeiteffizienz. • Entwurf und Prototyping von Compiler- und Laufzeit-Optimierungen für Stream-Processing-Operatoren und Ausführungs-Pipelines. • Dokumentation der Ergebnisse, Präsentation von Erkenntnissen und Beitrag zum internen Wissensaustausch zu Performance-Engineering-Themen.

🎯 Anforderungen

• Derzeit eingeschrieben in einem Masterstudium der Informatik, des Software Engineering oder eines eng verwandten Fachs – mit überdurchschnittlichen Studienleistungen. • Tiefes Verständnis der Java Virtual Machine (JVM): Sie können Konzepte wie Bytecode-Interpretation vs. JIT-Kompilierung (C1/C2), Garbage-Collection-Algorithmen (z. B. G1, ZGC), Heap-/Non-Heap-Speicherverwaltung und Klasseninitialisierung sicher erklären. • Starke Programmierkenntnisse in Java (ggf. auch in anderen JVM-Sprachen) mit Fokus auf performancekritischen Code (z. B. Objektallokation, Escape-Analyse, Inlining). • Vertrautheit mit Performance-Analyse-Tools (z. B. async-profiler, JFR, JITWatch, GC-Logs). • Interesse an verteilten Systemen, Streamverarbeitung oder Systemprogrammierung. • Fähigkeit, eigenständig an komplexen Problemen zu arbeiten, mit ausgeprägten analytischen und problemlösenden Fähigkeiten. • Bonus: Erfahrung mit Apache Flink, reaktiven Systemen oder latenzkritischen JVM-Anwendungen.

🏖️ Vorteile

• Arbeit an grundlegender Technologie, die von Fortune-500-Unternehmen und Cloud-Anbietern eingesetzt wird. • Direkte Betreuung durch Experten für Apache Flink, JVM, Compiler und verteilte Systeme. • Möglichkeit, Ergebnisse in internen Tech Talks oder auf internationalen Konferenzen zu präsentieren. • Flexibles, inklusives und intellektuell anspruchsvolles Arbeitsumfeld.