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# Data Engineer

- **Company:** FERCHAU GmbH
- **Location:** Dresden, Germany
- **Experience:** Expert
- **Salary:** €75,000.0 - €95,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Java (Programming Language), Artificial Intelligence, Airflow, Amazon S3, Apache HTTP Server, Bash Shell, Batch Processing, Linux, Python (Programming Language), SQL Databases, Data Streaming, Apache Spark, Non-Uniform Memory Access, Kubernetes, Information Technology, Low Latency, Apache Flink, Apache Kafka, Golang
- **Published:** October 3, 2026
- **Apply:** https://www.arbeitsagentur.de/jobsuche/jobdetail/12265-517918_JB5257740-S

## About the Role

* Abgeschlossenes Studium der Informatik oder vergleichbare Qualifikation im IT-Bereich
 * Mehrjährige praktische Erfahrung mit Kubernetes, Linux-Systemen und Container-Technologien
 * Kenntnisse in Python, Golang, SQL (MPP), Bash sowie Java Programmierung nachgewiesen durch Projekteinsatz
 * Erfahrung mit Tools wie S3, Apache Iceberg, GitOps Workflows, NATS.io, Risingwave, Dagster, Spark, Kafka oder Flink erforderlich
 * Vertrautheit mit Workflow-Orchestratoren wie Airflow sowie KI-Agent-Tools beispielsweise Cursor.ai wünschenswert
 * Praxiswissen zu Konzepten wie NUMA-Konfiguration oder Core Pinning bei Edge-Lösungen vorteilhaft
 * Erfahrung in der Umsetzung moderner Datenarchitekturen inklusive Batch-Processing und Low-Latency Streaming Pipelines
 * Nachweisliche Berufserfahrung als Data Scientist:in ist optimal
 * Sehr gute Deutschkenntnisse sowie Englischkenntnisse erforderlich

## Description

* Mitwirkung an der Konzeption und Entwicklung einer On-Premises-Datenplattform
 * Entwicklung und Integration von Komponenten für Datenorchestrierung, Deployment und Plattformautomatisierung
 * Erstellung von Proof of Concepts, gerne unter Einsatz von KI-Agent-Tools wie Cursor.ai
 * Implementierung von Batch- und Streaming-Datenpipelines sowie plattformbezogenen Services
 * Integration von Workloads auf Kubernetes sowie S3-kompatiblen Storage-Lösungen
 * Untersuchung von Datenkatalogen, Datenversionierung und deren Integration in die Plattform
 * Analyse von Datenkatalogen und deren Einbindung in die Plattformarchitektur
 * Enge Zusammenarbeit mit Lead-Architekten sowie Infrastruktur- und Security-Teams zur Umsetzung plattformübergreifender Anforderungen


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