Das erwartet Dich:
Gemeinsam mit Deinem Team entwickelst Du eine skalierbare, cloud-fähige Microservice-Architektur zur Verarbeitung von Echtzeit- und Statistikdaten für unsere weltweiten Kunden aus dem ÖPNV – von der Streaming-Verarbeitung bis zur stabilen Offline-Auswertung.
* Du entwickelst Java-basierte cloud-native Microservices zur Verarbeitung von:
o Echtzeitdaten (Streaming) über Kafka sowie
o statistischen Daten für die Offline-Verarbeitung im Oracle Data Warehouse
* Als Schnittstelle zu unseren DevOps-Spezialist:innen treibst du den Ausbau des DevOps-Know-hows im Team aktiv voran
* Du gestaltest Datenflüsse zwischen Kafka, Microservices und DWH und optimierst diese hinsichtlich Performance und Skalierbarkeit
* In Deployment-, Release- und Betriebsfragen bringst du dich aktiv ein und arbeitest mit CI / CD – Pipelines, Konfigurations- und Skalierungsmechanismen sowie Rollbacks
* Du unterstützt bei der Weiterentwicklung unserer Kubernetes-Deployments (u. a. Helm Charts, Ressourcen-Definitionen, Skalierungsstrategien)
* Mithilfe von Monitoring- und Logging analysierst du produktive Datenströme und Systeme und unterstützt so bei Support-Anfragen
State-of-the-Art Technologien, die bei uns zum Einsatz kommen :
Java mit Quarkus, Apache Kafka, REST, Oracle DWH, PostgreSQL, Kubernetes, Kubernetes-Operatoren für PostgreSQL, Kafka), Helm, CI/CD-Pipelines, Grafana, FluentBit und Loki. Die von Dir entwickelten Lösungen laufen in produktiven Systemen des weltweiten ÖPNV – sichtbar und relevant im Alltag
Das bringst Du mit:
* Ein abgeschlossenes technisches Hochschulstudium (z. B. Informatik) oder eine Ausbildung mit entsprechender Berufserfahrung
* Sehr gute Java-Kenntnisse sowie idealerweise Erfahrung mit Quarkus
* Im Bereich Cloud und DevOps hast du bereits Know-how aufgebaut oder großes Interesse, insbesondere in Kubernetes (Deployments, Pods, Services, Ressourcen), Helm- bzw. YAML-basierten Deployments sowie CI/CD-Prozessen inklusive Releases und Rollbacks
* Erfahrung oder starkes Interesse an Streaming- und Datenverarbeitung, z. B.:
o Apache Kafka (Producer, Consumer, Topics, Partitions)
o Verarbeitung von Echtzeitdaten und Übergang in Offline-/DWH-Strukturen
* Skalierbare Systeme, stabile Produktionsumgebungen und Performance-Optimierung begeistern dich ebenso wie komplexe technische Fragestellungen – von der Datenquelle bis zur Auswertung
* Zudem bringst du die Bereitschaft mit, dich in die Domäne der Betriebs- und Echtzeitdaten des ÖPNV einzuarbeiten
* Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
* nice to have : Erfahrung mit Oracle DWH oder komplexen analytischen Datenmodellen sowie mit Kafka Streams oder ähnlichen Streaming-Frameworks
* nice to have : Kenntnisse zu Skalierungsmechanismen wie Horizontal Pod Autoscaling, Ressourcen-Requests und Limits sowie Erfahrung mit ressourcenintensiven Batch- oder Transformationsjobs
Standort:
Karlsruhe INIT GmbH
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