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Flexera entwickelt Software für das Management und die Optimierung von Technologie-Assets in Unternehmen mit komplexen IT-Umgebungen. Die Flexera-One-Plattform schafft einen Überblick über Software-, SaaS-, Hardware- und Cloud-Assets. So können Teams SaaS-Ausgaben nachverfolgen, Softwarelizenzen verwalten und den Lebenszyklus von IT-Assets steuern. Flexera verbindet außerdem IT-Asset-Management mit FinOps-Praktiken. Finanz- und Technologieteams erhalten damit Werkzeuge, um Cloud-Kosten zu verstehen, Ressourcen effizienter einzusetzen und Sicherheits- sowie Compliance-Risiken anzugehen. Die Produkte unterstützen Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen zu Technologieausgaben und IT-Betrieb zu treffen.
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Staff Data Engineer: Databricks Lakehouse (Indien, hybrid)

Gestalte Flexeras Databricks-Lakehouse und Python-Backend-Plattformen. Unterstütze Enterprise-SaaS-Produkte für die Optimierung von Technologiekosten, Analysen und KI/ML.

INIndienHybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AWSAzureCloudFlaskPostgresPythonRDBMSSparkTerraform

Beschreibung

  • Leite die Architektur und Entwicklung skalierbarer, cloudnativer Backend-Systeme und APIs.
  • Entwickle und betreibe Python-API-Dienste wie FastAPI, die den Zugriff auf Funktionen der Datenplattform ermöglichen.
  • Entwirf und optimiere PostgreSQL-Schemas, Indizes, Abfragen und Schema-Migrationen.
  • Gib die technische Richtung für Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Leistung und Kosteneffizienz datenintensiver Workloads vor.
  • Leite komplexe Backend-Projekte vom ersten Entwurf über den Produktivstart bis zum laufenden Betrieb.
  • Warte CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions und Terraform und stelle Änderungen in der Produktion bereit.
  • Behebe Probleme in APIs, Datenbanken und Datenpipelines.
  • Arbeite mit Teams aus den Bereichen Data Engineering, Frontend, Plattform und SRE zusammen.
  • Lege Engineering-Standards für Codequalität, Tests, CI/CD, Observability und Betriebspraktiken fest.
  • Berate Teams zu technischen Entwürfen und Implementierungen.
  • Mentoriere Engineers auf Junior- und Senior-Level.
  • Wende aktuelle Methoden für Backend-Systeme, Cloud-Plattformen und Data Engineering im großen Maßstab an.
  • Steuere den Entwurf und die Leistungsoptimierung von Flexeras Databricks-Lakehouse für Analysen, KI/ML und die Produktentwicklung.

Anforderungen

  • Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik oder Ingenieurwesen oder gleichwertige praktische Erfahrung.
  • Mindestens 8 Jahre Berufserfahrung im Backend Engineering.
  • Praktische Erfahrung in der Entwicklung von Python-Anwendungen und -Diensten, einschließlich produktiv eingesetzter APIs.
  • Fundierte Kenntnisse relationaler Datenbankmanagementsysteme, vorzugsweise PostgreSQL, einschließlich Schema-Design, Entwicklung und Optimierung komplexer Abfragen, Migrationstools wie Flyway sowie Analyse der Abfrageplanleistung.
  • Erfahrung mit dem Entwurf, der Entwicklung, Bereitstellung und dem Betrieb von REST-APIs mit FastAPI, Flask oder einem vergleichbaren Framework.
  • Erfahrung mit der Entwicklung und Pflege automatisierter CI/CD-Deployments mit GitHub Actions, Azure DevOps oder ähnlichen Tools.
  • Erfahrung mit Infrastructure as Code und Terraform oder einem vergleichbaren Tool.
  • Fähigkeit, Cloud-Ressourcen selbstständig bereitzustellen.
  • Erfahrung mit der Entwicklung großer Daten- oder Analyseplattformen.
  • Fundierte Erfahrung mit Observability, Monitoring, Distributed Tracing, Abfrageprofilierung und der Behebung von Latenzproblemen.
  • Erfahrung mit Sicherheits-, Compliance- und Enterprise-SaaS-Anforderungen.
  • Erfahrung mit FinOps, Cloud-Kostenoptimierung oder Enterprise-SaaS-Plattformen.
  • AWS-Erfahrung, einschließlich ECS/Fargate, RDS, S3, IAM und Secrets Manager.
  • Erfahrung mit der Entwicklung KI-gestützter Backendsysteme, einschließlich LLM-basierter oder agentengesteuerter Workflows.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit dem Power-BI-Direct-Lake-Modus und semantischer Modellierung für Lakehouse-Analysen.
  • Von Vorteil: Kenntnisse von Mosaic AI, Databricks-GenAI-Funktionen oder Feature-Store-Implementierungen.
  • Von Vorteil: Beiträge zu Apache Spark, Inhalte für die Databricks-Community oder Qualifikationen wie Databricks Certified Data Engineer Professional.

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähige Vergütung.
  • Flexible Arbeitsmodelle.
  • Definierte Entwicklungspfade für technische Führungskräfte auf Senior-Level.
  • Kollaborative, inklusive und technisch orientierte Unternehmenskultur.
  • Chancengleichheit im Beschäftigungsverhältnis.
  • Arbeitsplatzanpassungen sind auf Anfrage verfügbar.

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