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ProsperOps
ProsperOps
51 – 200 Mitarbeitende
B2BSaaSUnternehmen
ProsperOps ist ein SaaS-Unternehmen, das sich auf autonome FinOps-Automatisierung für Organisationen mit Workloads auf AWS, Google Cloud und Microsoft Azure konzentriert. Die Plattform unterstützt FinOps- und DevOps-Teams dabei, Cloud-Ausgaben mithilfe von KI-gestützter Tarifoptimierung, automatisiertem Commitment-Management, Ressourcenplanung und Workload-Optimierung zu steuern. Durch die kontinuierliche Analyse von Abrechnungsdaten und die Anpassung von Commitments und Zeitplänen möchte ProsperOps die Cloud-Effizienz verbessern, das Risiko einer Anbieterbindung begrenzen und unnötige Ausgaben reduzieren. Darüber hinaus bietet das Unternehmen Reporting-, Benchmarking- und Showback-Funktionen, die für eine bessere Kostentransparenz und fundiertere Entscheidungen im Cloud-Finanzmanagement sorgen.
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Stellen im Unternehmen

Staff Data Engineer

Leite die Entwicklung von Python-APIs und skalierbaren Datenplattformen zur Optimierung von Cloud-Kosten mit PostgreSQL und Databricks. Gestalte Backend-Architektur und KI-Workflows und verantworte den Betrieb produktiver Systeme.

INIndienHybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AWSAzureCloudFlaskPostgresPythonRDBMSSparkTerraform

Beschreibung

  • Entwirf und entwickle skalierbare, cloudnative Backendsysteme und APIs weiter.
  • Entwickle und betreibe Python-API-Dienste wie FastAPI, die Funktionen der Datenplattform zugänglich machen.
  • Entwirf PostgreSQL-Schemas und verbessere Indizes, Abfrageleistung und Datenbankmigrationen.
  • Lege die technische Ausrichtung für Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Leistung und Kosteneffizienz datenintensiver Workloads fest.
  • Leite komplexe Backend-Vorhaben vom ersten Entwurf bis zum Produktivstart und zum zuverlässigen Betrieb.
  • Warte CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions und Terraform und bringe Änderungen in die Produktion.
  • Analysiere Probleme in APIs, Datenbanken und Datenpipelines.
  • Arbeite mit Teams aus den Bereichen Data Engineering, Frontend, Plattform und SRE zusammen.
  • Gestalte Entwicklungsstandards für Codequalität, Tests, CI/CD, Observability und Betrieb.
  • Prüfe Entwürfe und Implementierungen teamübergreifend und gib dazu Orientierung.
  • Begleite und fördere Engineers mit unterschiedlicher Berufserfahrung.
  • Greife Entwicklungen in Backend-Systemen, Cloud-Plattformen und Data Engineering auf großer Skala auf.

Anforderungen

  • Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwissenschaften oder gleichwertige praktische Erfahrung.
  • Mindestens acht Jahre Berufserfahrung im Backend Engineering.
  • Praxis in der Entwicklung von Python-Anwendungen und -Diensten, einschließlich produktiver APIs und Services.
  • Fundierte Erfahrung mit relationalen Datenbanken, idealerweise PostgreSQL.
  • Erfahrung mit Schemaentwurf, komplexen Abfragen und deren Optimierung, Migrationstools wie Flyway sowie der Analyse von Abfrageplänen zur Leistungsoptimierung.
  • Erfahrung mit dem Entwurf, der Entwicklung, Bereitstellung und dem Betrieb von REST-APIs mit FastAPI, Flask oder einem vergleichbaren Framework.
  • Erfahrung mit dem Aufbau und der Wartung automatisierter CI/CD-Bereitstellungen mit GitHub Actions, Azure DevOps oder ähnlichen Tools.
  • Erfahrung mit Infrastructure as Code, zum Beispiel mit Terraform oder einem vergleichbaren Tool.
  • Erfahrung mit dem Aufbau groß angelegter Daten- oder Analyseplattformen.
  • Fundierte Kenntnisse in Observability, Monitoring, verteiltem Tracing, Abfrageprofiling und der Analyse von Latenzen.
  • Erfahrung mit Sicherheits- und Compliance-Anforderungen sowie den Anforderungen von Enterprise-SaaS.
  • Erfahrung in FinOps, Cloud-Kostenoptimierung oder mit Enterprise-SaaS-Plattformen.
  • Erfahrung mit AWS, einschließlich ECS/Fargate, RDS, S3, IAM und Secrets Manager.
  • Erfahrung mit der Entwicklung KI-gestützter Backendsysteme, einschließlich LLM-basierter oder agentengesteuerter Workflows.
  • Wünschenswert, aber nicht erforderlich: Power BI Direct Lake und semantische Modellierung für Lakehouse-Analysen.
  • Wünschenswert, aber nicht erforderlich: Mosaic AI, Databricks-GenAI-Funktionen oder Implementierungen des Feature Store.
  • Wünschenswert, aber nicht erforderlich: Beiträge zu Apache Spark Open Source, Inhalte für die Databricks-Community oder Zertifizierungen wie Databricks Certified Data Engineer Professional.

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähige Vergütung.
  • Flexible Arbeitsmodelle.
  • Klare Entwicklungsmöglichkeiten für erfahrene technische Führungskräfte.
  • Remote-Arbeit in der Region, in der die Stelle ausgeschrieben ist.
  • Arbeitgeber mit Chancengleichheit.
  • Für Bewerberinnen und Bewerber, die Unterstützung benötigen, sind angemessene Vorkehrungen verfügbar.

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