drjobs Python DevOps Entwickler mwd RefNr 44467

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Berlin - Germany

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Job Description

Wir suchen einen PythonEntwickler mit DevOpsExpertise zur Optimierung der Dateninfrastruktur und zur Untersttzung der Entwicklung eines modularen Kontrollzentrums fr das Stammdatenmanagement.

Key Facts
Start: 01.04.2025
Duration: not known
Capacity: 90
Employment type:
Job site: Berlin
Job country: Deutschland

Ihre Aufgaben

Entwicklung von RESTbasierten und Kafkabasierten APIs fr den Stammdatenzugriff und die Integration in andere Systeme mit Fokus auf Sicherheit

Als Koordinierungsstelle fr Deploymentbezogene Themen innerhalb des Projekt/Produktteams fungieren einschlielich Docker CI/CDPipelines und KubernetesAufgaben.

Optimieren der Datenspeicher und Abrufsysteme fr Leistung und Effizienz

Sicherstellung der Skalierbarkeit und Zuverlssigkeit der Dateninfrastruktur

Koordination mit Data Scientists Data Architects und anderen Data Engineers um die Datengenauigkeit und konsistente Datenbereitstellung sicherzustellen insbesondere im Zusammenhang mit DataGovernanceEntscheidungen.

Identifizieren entwerfen und implementieren Sie Prozessverbesserungen einschlielich der Automatisierung manueller Prozesse der Optimierung der Datenbereitstellung und der Neugestaltung der Infrastruktur fr eine hhere Skalierbarkeit.

Arbeiten Sie mit Stakeholdern zusammen um sie in datenbezogenen technischen Fragen zu beraten und die Datenplattform an ihre Bedrfnisse anzupassen

Bauen Sie Datenexpertise auf und bernehmen Sie die Verantwortung fr die Datenqualitt in den von Ihnen entwickelten Pipelines

Untersttzung der projektbezogenen Koordination und Kommunikation zur Abstimmung mit den Teamzielen und ergebnissen

MussAnforderungen

IT/Technikbezogene Erfahrungen (z. B. akademischer Grad wie Bachelor oder Master) oder eine vergleichbare Ausbildung

Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung robuster BackendAnwendungen in Python

Fundiertes Verstndnis der ITSicherheitsanforderungen und deren Umsetzung (z. B. Leitfden fr die sichere Entwicklung von Webanwendungen des Bundesamts fr Sicherheit in der Informationstechnik BSI) idealerweise im Kontext kritischer Infrastrukturen

Fundierte Erfahrung mit Containerisierung unter Verwendung von Docker und DeploymentPipelines in einer CI/CDUmgebung vorzugsweise Azure

Fundierte Erfahrung in Kubernetes (einschlielich Helm Charts) und ArgoCD (oder hnlichen GitOpsTools)

Fundierte Kenntnisse in Python fr BackendDienste vorzugsweise mit FastAPI oder hnlichen Frameworks

Kenntnisse in SQL (z. B. fr Backend und/oder ELTAnwendungen) vorzugsweise PostgreSQL. Erfahrung mit gemischten OLTP/OLAPWorkloads ist ein Plus

Fundiertes Verstndnis von MicroservicesArchitekturen und ereignisgesteuerten Systemen

Solide konzeptionelle Kenntnisse in Softwaredesignmustern Skalierbarkeit und Continuous IntegrationPraktiken

Kenntnisse in TestautomatisierungsFrameworks (z. B. JUnit Cypress Selenium oder Playwright)

Praktische Erfahrung in der Arbeit in ScrumTeams

Kenntnisse in Englisch und Deutsch (C1Niveau oder hher)

KannAnforderungen

Erfahrung mit RESTbasierten und Kafkabasierten APIs fr den Stammdatenzugriff und die Integration mit anderen Systemen mit Fokus auf Sicherheit

Erfahrung in der Koordination von Themen im Zusammenhang mit der Bereitstellung innerhalb von Projekt/Produktteams (z. B. Docker CI/CDPipelines Aufgaben im Zusammenhang mit Kubernetes)

Erfahrung in der Optimierung von Datenspeicher und Abrufsystemen fr Leistung und Effizienz

Erfahrung in der Sicherstellung der Skalierbarkeit und Zuverlssigkeit der Dateninfrastruktur

Erfahrung in der projektbezogenen Koordination mit Data Scientists Datenarchitekten und anderen Dateningenieuren um die Datengenauigkeit und konsistente Datenbereitstellung sicherzustellen insbesondere im Zusammenhang mit Data Governance Entscheidungen.

Erfahrung in der Identifizierung dem Design und der Implementierung von Prozessverbesserungen einschlielich der Automatisierung manueller Prozesse der Optimierung der Datenbereitstellung und der Neugestaltung der Infrastruktur fr eine hhere Skalierbarkeit.

Erfahrung in der Beratung von Stakeholdern in datenbezogenen technischen Fragen und in der Weiterentwicklung der Datenplattform um den Bedrfnissen der Stakeholder gerecht zu werden

Erfahrung im Aufbau von Datenexpertise und bernahme der Verantwortung fr die Datenqualitt der erstellten Pipelines

Weitere Informationen

Das Projekt beginnt am 1. April 2025 und endet am 31. Dezember 2025 mit einer potenziellen Verlngerung. Die Arbeit erfolgt zu 95 remote wobei eine 5prozentige Prsenz vor Ort in der Zentrale in Berlin oder Neuenhagen erforderlich ist. Der Reiseaufwand ist mit 5 minimal.

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