Cloud / DevOps Engineer

PRODYNA SE
Vogtei, Germany
yesterday

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
English, German
Experience level
Senior

Job location

Vogtei, Germany

Tech stack

ABAP
Artificial Intelligence
Amazon Web Services (AWS)
Azure
Big Data
Cloud Computing
Computer Programming
Continuous Integration
Data Warehousing
DevOps
Python
Machine Learning
SAP FI/CO
Scala
Software Engineering
SQL Databases
Google Cloud Platform
Azure
Snowflake
Spark
Data Lake
Apache Flink
Amazon Web Services (AWS)
Machine Learning Operations
Terraform
Databricks

Job description

Als Cloud Data Engineer bei msg bist du Treiber für datengetriebene Transformationen und baust leistungsfähige Cloud Datenplattformen für namhafte Kunden aus unterschiedlichsten Branchen. Du kombinierst modernste Cloud , Big Data und Analytics Technologien zu skalierbaren End to End Lösungen und bringst deine technische Expertise beratend ein - von der Architektur bis zur produktiven Nutzung. Dabei arbeitest du in interdisziplinären Teams, hast großen Gestaltungsspielraum und positionierst msg als starken Partner für Cloud und Data Excellence. Tätigkeiten Full Journey Guidance: Du begleitest unsere Kunden von der ersten Idee bis zur erfolgreichen Implementierung Next-Gen Cloud Solutions: Du entwickelst zukunftsweisende Lösungen und arbeitest mit den neuesten Cloud- und Big-Data-Technologien Lead und Empower: Du wächst schnell in verantwortungsvolle Rollen hinein und unterstützt aktiv bei der Einarbeitung im Team Wertschätzung, Wachstum und echte Unterstützung: Dich erwartet ein

Requirements

innovatives, dynamisches Arbeitsumfeld mit exzellenten Möglichkeiten für deine fachliche und persönliche Weiterentwicklung Collaborative Innovation Hub: Du bist Teil unseres interdisziplinären Netzwerks und gestaltest den Wissensaustausch aktiv mit Anforderungen Cloud-Data-Excellence: Du hast mehrere erfolgreich umgesetzte Datenprojekte in einer Public Cloud (AWS, Azure, GCP) mit Schwerpunkt: Aufbau von Data Lakes, Implementierung von Data Pipelines, Plattform-Architektur oder Data Warehousing Zertifizierungen: Du konntest bereits mindestens eine Associate-Level-Zertifizierung in Databricks, Snowflake, MS Fabric oder AWS/Azure Data Engineering erwerben Datenplattform-Expertise: Du bringst fundierte Kenntnisse in mindestens einer Big-Data-Technologie (Databricks, Snowflake, MS Fabric oder AWS Glue) und nachweisbare Projekterfahrung mit Big-Data-Experise: Du bringst fundierte Kenntnisse in modernen Big-Data-Technologien wie Apache Spark / Apache Flink und Datenformaten wie Delta und Iceberg mit Coding-Fitness: Routiniert in Python, Scala und SQL DevOps & IaC Excellence: Du bist vertraut mit CI/CD-Pipelines, Infrastructure-as-Code (z. B. Terraform) und modernen MLOps-Techniken Kommunikation & Flexibilität: Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sowie Bereitschaft zu projektbedingter Mobilität innerhalb Deutschlands Bewerbungsprozess Wir klären mit euch die Rahmenbedingungen. Danach besprechen wir euer Profil mit den Fachbereichen, um ein qualifiziertes Feedback zu einer Passung zu geben. Bei einem Match, laden wir euch zu einem ersten Kennenlerngespräch (ca. 45 Min) ein. Danach gibt es ein Zweitgespräch mit einem Case (ca. 90 Minuten), wo die technischen Details besprochen und vertraglichen Themen geklärt werden. Danach wird ein Angebot erstellt und euch zugeschickt. Zur Original Anzeige

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