
Data Engineer / Software Developer MDOCore Datalake (w/m/d)
Ihr Profil
Abgeschlossenes Studium der Informatik, Software Engineering, Data Engineering, Wirtschaftsinformatik, Elektrotechnik oder einer vergleichbaren Fachrichtung Mehrjährige praktische Erfahrung in Softwareentwicklung, Data Engineering, Backend- oder Plattformentwicklung Gute Kenntnisse in mindestens einer modernen Programmiersprache (z. B. Python, Java, Kotlin, Go, Rust, Scala, TypeScript oder C++) Erfahrung mit Datenpipelines, ETL/ELT-Prozessen, Datenintegration, APIs sowie verteilten Datenverarbeitungssystemen Gute Kenntnisse in Datenbanken, SQL, NoSQL, objektbasiertem Storage, S3-kompatiblen Systemen oder Datalake-Technologien sowie Verständnis von Datenmodellierung, Datenqualität und Metadatenmanagement Grundverständnis von Data Mesh, Data Fabric, Datenprodukten, Datenkatalogisierung und semantischer Datenintegration Erfahrung mit Linux, Containern, Kubernetes, CI/CD und cloud-nativen Plattformen Fähigkeit, Anforderungen von Data Scientists, AI-Anwendungen und Fachdomänen in robuste, wartbare und testbare Softwarelösungen umzusetzen sowie Verständnis für sichere Datenbereitstellung und Zugriffskontrolle Strukturierte, eigenverantwortliche und teamorientierte Arbeitsweise sowie Freude an Automatisierung, Debugging und technischer Problemlösung Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Ihre Aufgaben
Entwicklung, Betrieb und Optimierung von Datenpipelines für den MDOCore Datalake sowie Integration heterogener Datenquellen aus Sensoren, Systemen, Simulationen und Testumgebungen Entwicklung von Softwarekomponenten zur Datenaufnahme, Validierung, Transformation, Speicherung und Bereitstellung sowie von Schnittstellen, APIs und Services für Data Scientists, AI-Komponenten und Plattformdienste Unterstützung von Data Scientists bei Datenzugriff, Datenaufbereitung, Feature Engineering und der Operationalisierung analytischer Modelle Entwicklung von Datenmodellen, Schemata, Transformationslogiken und wiederverwendbaren Datenprodukten unter Berücksichtigung von Data-Mesh- und Data-Fabric-Prinzipien Umsetzung von Anforderungen an Datenqualität, Metadaten, Versionierung, Traceability, Datenkatalogisierung, Zugriffskontrolle und automatisierte Datenbereitstellung Aufbau technischer Grundlagen für domänenorientierte Datenprodukte, standardisierte Datenverträge, Qualitätsmetriken und Self-Service-Datenzugriffe Unterstützung der Integration von Agentic-AI-Fähigkeiten durch Retrieval-Schnittstellen, Tool-APIs, Kontextbereitstellung, Vektordatenbanken und qualitätsgesicherte Datenzugriffe Automatisierung von Datenverarbeitung, Tests und Deployments sowie Integration der Datalake-Komponenten in CI/CD-Pipelines, Kubernetes-Umgebungen und produktnahe Plattformen Analyse und Behebung von Fehlern, Performance-Optimierung sowie Mitarbeit an Data Governance, sicherer Datenbereitstellung und technischer Dokumentation Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Softwareentwicklung, DevOps, Systemarchitektur, Product Ownern und Fachdomänen zur kontinuierlichen Weiterentwicklung der MDOCore-Datenplattform
Wir bieten
Flexible Arbeitszeiten & Work-Life-Balance Vergütung & Sozialleistungen Persönliche & berufliche Entwicklung Arbeitsatmosphäre Gesundheit & Vorsorge Mobilität & Nachhaltigkeit
HENSOLDT setzt sich für Vielfalt und eine integrative Firmenkultur ein. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen - unabhängig von Herkunft, Alter, Geschlecht, Behinderung, Identität oder Weltanschauung.
Sollten Sie weitere Fragen haben, können Sie gerne unser Recruiting Team kontaktieren: jobs@hensoldt.net
Hensoldt
Art des Abschlusses
- Abschluss Hochschule / Duales Studium / Berufsakademie
Berufserfahrung
- Mit Berufserfahrung (1 bis 3 Jahre)