Cognyte
Cognyte
1.001 – 5.000 Mitarbeitende
CybersicherheitRegierungSicherheit
Cognyte entwickelt Software für investigative Analysen, die von Regierungsbehörden und anderen auf Sicherheits- und Bedrohungsabwehr spezialisierten Organisationen eingesetzt wird. Die offene Analyseplattform vereint Entscheidungs-, Netzwerk-, Betriebs- und Bedrohungsinformationen und hilft Teams dabei, verstreute Informationen zu verknüpfen, Ermittlungen zu beschleunigen sowie Risiken zu erkennen oder zu mindern. Mit drei Jahrzehnten Markterfahrung und Kunden in mehr als 100 Ländern unterstützt Cognyte investigative Arbeit im Bereich der nationalen Sicherheit und in umfassenderen Sicherheitsoperationen.

Data Engineer (Mid-Senior), Remote in den Vereinigten Staaten – Cognyte

Entwickeln Sie skalierbare Datenpipelines und verteilte Plattformen für Cognytes Lösungen im Bereich Kriminalitäts-, Terrorismus- und Sicherheitsaufklärung. Arbeiten Sie in Cloud-, Kubernetes-, Hybrid- und On-Premises-Umgebungen.

Beschreibung

  • Erstellen und warten Sie groß angelegte Pipelines für Datenaufnahme, -transformation und -anreicherung.
  • Entwickeln und betreiben Sie verteilte Datendienste mit Java, Python, Kafka und verwandten Technologien.
  • Entwerfen Sie skalierbare, ausfallsichere und leistungsfähige Datenplattformen.
  • Erstellen und optimieren Sie Datenmodelle für Analytics-, Such-, Graph- und operative Anwendungsfälle.
  • Stellen Sie Anwendungen in Kubernetes-Umgebungen bereit und verwalten Sie diese.
  • Nutzen Sie AWS- und/oder GCP-Dienste und unterstützen Sie hybride sowie On-Premises-Bereitstellungen.
  • Arbeiten Sie mit Kunden, Integrationsteams und Lösungsarchitekten an erfolgreichen Implementierungen zusammen.
  • Überwachen, diagnostizieren und verbessern Sie die Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit der Plattform.
  • Unterstützen Sie die Automatisierung der Infrastruktur, CI/CD und umfassendere Platform-Engineering-Aktivitäten.
  • Reisen Sie bei Bedarf national und international zu Kundenterminen, Workshops und Bereitstellungen.

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung in Data Engineering, Software Engineering oder Platform Engineering.
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Java und/oder Python.
  • Praktische Erfahrung mit Kubernetes und containerisierten Anwendungen auf Docker-Basis.
  • Erfahrung mit AWS, GCP oder einer anderen öffentlichen Cloud-Plattform.
  • Erfahrung in der Unterstützung oder dem Betrieb von Hybrid-Cloud- und On-Premises-Umgebungen.
  • Fundierte Kenntnisse verteilter Systeme und multithreaded Anwendungen.
  • Erfahrung mit SQL- und NoSQL-Datenbanken.
  • Erfahrung im Aufbau und Betrieb produktionsreifer Datenpipelines.
  • Ausgeprägte Fähigkeiten in der Fehlerbehebung und im operativen Betrieb.
  • Klare Kommunikation und effektive Zusammenarbeit.
  • Erfahrung im Entwurf und Betrieb von Kubernetes-Umgebungen mit mehreren Clustern.
  • Erfahrung mit Datenplattformen in stark regulierten oder vollständig abgeschotteten On-Premises-Umgebungen.
  • Kenntnisse in Netzwerken, Sicherheit und Best Practices für Cloud-Infrastrukturen.
  • Erfahrung in der direkten Zusammenarbeit mit kundenorientierten Engineering-Teams.

Zusatzleistungen

  • Nationale und internationale Reisen können für Kundentermine, Workshops und Bereitstellungen erforderlich sein.

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