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51 – 200 Mitarbeitende
BeratungGesundheitswesenMarketing
Smart Working ist ein Recruiting-Dienst, der Unternehmen dabei unterstützt, Softwareentwicklungsteams mit geprüften Entwicklerinnen und Entwicklern aus aller Welt aufzubauen. Der Auswahlprozess umfasst technische Assessments und Hintergrundprüfungen und bringt Unternehmen mit Entwicklerinnen und Entwicklern zusammen, die Erfahrung mit verschiedenen Programmiersprachen und Frameworks haben. Smart Working ermöglicht eine flexible, ortsunabhängige Personalgewinnung für Organisationen unter anderem aus den Bereichen Beratung, Gesundheitswesen und Marketing. So können diese ihre Entwicklungskapazitäten erweitern und gleichzeitig Recruiting- und Betriebskosten im Blick behalten.
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Senior Python Data Engineer bei Smart Working (Remote, Indien)

Entwickle Python-Datenpipelines, APIs und Backend-Dienste auf AWS. Sorge mit Kubernetes, PostgreSQL sowie Such- und NoSQL-Datenbanken für zuverlässige Produktionssysteme.

INIndienRemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischBackend-EntwicklerSoftwareentwickler
AirflowAWSAzureCassandraCloudDjangoDockerDynamoDBElasticsearchETLFlaskGoogle Cloud PlatformKafkaKubernetesMongoDBMySQLNoSQLPostgresPythonRedisSQLTerraform

Beschreibung

  • Erstelle und betreibe zuverlässige Python-Datenpipelines auf AWS.
  • Entwickle und pflege Backend-Dienste und APIs mit Django und FastAPI.
  • Entwirf Datenmodelle und Abfragen und verbessere die Leistung von PostgreSQL sowie Such- und NoSQL-Datenbanken wie OpenSearch, Elasticsearch und DynamoDB.
  • Stelle Kubernetes-Dienste in Abstimmung mit dem DevOps Engineer bereit und betreibe sie.
  • Begleite zugewiesene Aufgaben vom Entwurf über Tests, Reviews und Release bis zum Produktionssupport.
  • Arbeite selbstständig und stimme Infrastruktur und Releases mit Engineering- und DevOps-/SRE-Kolleginnen und -Kollegen ab.
  • Sichere Datenqualität und Korrektheit durch gründliche Tests.
  • Nutze Code-Reviews und CI/CD-Praktiken und gehe flexibel mit wechselnden Prioritäten um.
  • Erkenne Probleme früh, schlage Lösungen vor und hinterfrage technische Entscheidungen, wenn nötig.
  • Setze auf sorgfältige Umsetzung, Zuverlässigkeit und stabile Produktionssysteme.

Anforderungen

  • Mindestens sechs Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, davon mindestens fünf Jahre in der professionellen Python-Entwicklung.
  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung mit der Entwicklung von Python-Backend-Systemen.
  • Mindestens drei Jahre Erfahrung mit Datenpipelines und Data Engineering, einschließlich ETL/ELT und Batch-Verarbeitung.
  • Erfahrung mit Orchestrierungstools wie Airflow, Dagster, Prefect, AWS Glue oder Step Functions.
  • Mindestens drei Jahre Erfahrung mit AWS beim Aufbau und der Pflege cloudbasierter Backend-Dienste und Datenpipelines.
  • Fundierte Erfahrung mit GCP oder Azure kann im Einzelfall berücksichtigt werden.
  • Mindestens drei Jahre Erfahrung mit Python-Webframeworks, vorzugsweise Django oder FastAPI; Flask ist ebenfalls geeignet.
  • Mindestens drei Jahre Erfahrung mit PostgreSQL für Datenmodellierung, Abfragen und Leistungsoptimierung.
  • MySQL oder SQL Server kommen infrage, wenn fundierte SQL-Kenntnisse in anderen Bereichen vorhanden sind.
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung mit Such- oder nicht relationalen Datenbanken, darunter Elasticsearch, OpenSearch oder DynamoDB.
  • MongoDB, Redis oder Cassandra sind relevante Alternativen.
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung mit der Bereitstellung und dem Betrieb von Diensten auf Kubernetes.
  • Docker-Erfahrung mit ECS oder EKS kann als Alternative berücksichtigt werden.
  • Kann technische Aufgaben eigenständig vom Entwurf über Implementierung, Tests und Release bis zum Produktionssupport begleiten.
  • Starker Fokus auf Datengenauigkeit, Tests und zuverlässige Produktionssysteme.
  • Kann mit Engineering- und Infrastrukturteams zusammenarbeiten, Lösungen vorschlagen und Entscheidungen bei Bedarf hinterfragen.
  • Kann etablierte Engineering-Praktiken befolgen und sich auf wechselnde Prioritäten einstellen.
  • Von Vorteil: mindestens ein Jahr Erfahrung mit Airflow oder einem ähnlichen Workflow-Orchestrierungstool.
  • Von Vorteil: mindestens ein Jahr Erfahrung mit Streaming- oder Eventverarbeitungstools wie Kafka, Kinesis oder SQS.
  • Von Vorteil: mindestens ein Jahr Erfahrung mit Infrastructure as Code und CI/CD, darunter Terraform und GitHub Actions.
  • Erfahrung in der Leitung eines technischen Projekts oder in der durchgängigen Verantwortung für eine Datenpipeline oder einen Backend-Dienst.

Zusatzleistungen

  • Vollzeitstelle mit langfristiger Ausrichtung.
  • Remote-orientiertes Arbeitsmodell.
  • Eine Gemeinschaft, die persönliches Wachstum und Wohlbefinden unterstützt.
  • Zusammenarbeit mit internationalen Teams und Produkten.
  • Unterstützung bei der persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
  • Langfristige Perspektive, vorbehaltlich Bestätigung.

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