Data Engineer / Software Developer MDOCore Datalake (w/m/d)
04.08.2026
Hensoldt
Ulm
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04.08.2026, Hensoldt
Ulm
Data Engineer / Software Developer MDOCore Datalake (w/m/d)
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
Qualifikationen:
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
Berufsfeld
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