Senior Data Ingenieur (all genders) — PRODYNA (Schweiz) AG

Vollständige Beschreibung

Bei PRODYNA entwerfen, implementieren und betreiben wir moderne Cloud-native Software und Datenplattformen für mittelständische bis große Unternehmen. Wir helfen unseren Kunden, den Wert ihrer Daten durch skalierbare Architekturen, fortschrittliche Analysen und Cloud-Technologien zu erschließen und gleichzeitig zukunftssichere Lösungen auf Basis von Microsoft Azure bereitzustellen. Als Teil unseres wachsenden Data Engineering-Teams in Athen entwerfen und bauen Sie Datenplattformen für Unternehmen, moderne Lakehouse-Architekturen und leistungsstarke Datenpipelines, die Analysen und KI-Workloads ermöglichen. In enger Zusammenarbeit mit Architekten, Software-Ingenieuren und Cloud-Spezialisten unterstützen Sie Kunden dabei, komplexe Geschäftsanforderungen in zuverlässige, skalierbare und sichere Datenlösungen umzuwandeln.

Ihre Aufgaben

• Entwerfen, erstellen und pflegen Sie skalierbare Batch- und Streaming-Datenpipelines mit Python, Apache Spark und Azure Databricks. Entwerfen, erstellen und pflegen Sie skalierbare Batch- und Streaming-Datenpipelines mit Python, Apache Spark und Azure Databricks.
• Entwicklung moderner ETL/ELT-Architekturen, die große Unternehmensdatensätze verarbeiten können.
• Entwerfen und implementieren Sie Lakehouse-Lösungen mit Delta Lake und anderen modernen Tischformaten.
• Erstellen Sie robuste APIs und Datendienste für interne und externe Verbraucher.
• Optimieren Sie Spark-Anwendungen durch Performance-Tuning, Partitionierungsstrategien und Engpassanalyse.
• Implementieren Sie dimensionale Datenmodelle, langsam wechselnde Dimensionen (SCD), Schemaentwicklung und Datenqualitätskontrollen.
• Entwickeln Sie Echtzeit-Streaming-Lösungen mit Spark Structured Streaming.
• Arbeiten Sie mit Cloud Architects und Software Engineers zusammen, um durchgängige Azure-basierte Datenplattformen zu entwerfen.
• Erstellen Sie Infrastructure as Code mit Terraform/Terragrunt und unterstützen Sie die CI/CD-Automatisierung.
• Gewährleistung der Beobachtbarkeit durch Protokollierung, Überwachung und operative Metriken.
• Anwendung bewährter Sicherheitspraktiken, einschließlich Verschlüsselung, Geheimhaltung und Schutz sensibler Daten.
• Nehmen Sie an Kundenworkshops, Architekturdiskussionen und technischen Beratungsaktivitäten teil.

Dein Profil

• 6+ Jahre Berufserfahrung im Data Engineering.
• Bewährte Erfahrung beim Entwerfen von Datenplattformen im Unternehmensmaßstab.
• Tiefe Expertise in der Spark Performance Optimierung.
• Große Erfahrung mit Streaming-Architekturen und Spark Structured Streaming.
• Erfahrung mit Lakehouse Technologien wie Delta Lake, Apache Iceberg oder Apache Hudi.
• Fortgeschrittenes Wissen über Datenmodellierung, Schemaentwicklung und Unternehmensdatenarchitektur.
• Erleben Sie die Implementierung von Infrastructure as Code mit Terraform/Terragrunt.
• Kenntnis der Beobachtbarkeit, Überwachung und Produktionsvorgänge.
• Starkes Verständnis von Sicherheit, Verschlüsselung, Schlüsselmanagement und DSGVO/PII-Handling.
• Fähigkeit, Ingenieure zu betreuen und technische Führung zu bieten.
• Erfahrung in der direkten Zusammenarbeit mit Unternehmenskunden und Stakeholdern.
• Fließend in Englisch.

Warum PRODYNA

• Kontinuierliches Lernen & berufliche Entwicklung mit einem dedizierten Budget
• 25 Urlaubstage mit unbefristetem Vertrag ab dem ersten Tag
• Freie Hardware Auswahl
• Private Kranken- und Lebensversicherung
• Initiativen für Gesundheit und Wohlbefinden, von der Marathon-Teilnahme bis hin zu Wellness-Herausforderungen, die uns aktiv und motiviert halten
• Teamevents & soziale Aktivitäten, von unserer globalen Weihnachtsfeier bis hin zu Teamwanderungen und anderen unvergesslichen Erlebnissen
• Globales Netzwerk: Zusammenarbeit mit internationalen Kunden und Kollegen in Ländern und Kulturen
• Büro Erfrischungen: Genießen Sie Mittagessen, Snacks und frisches Obst im Büro
• Empfehlungsbonus für Mitarbeiter: Empfehlen Sie große Talente, erweitern Sie unser Team und verdienen Sie einen Bonus für erfolgreiche Empfehlungen

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