Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verwalte leistungsstarke Daten-Streaming-Pipelines mit Kafka.
- Unternehmen: Ein innovatives Unternehmen, das Leidenschaft und Kundenfokus vereint.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Datenstreamings und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung mit Apache Kafka und Confluent Platform erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
It’s fun to work in a company where people truly BELIEVE in what they are doing!
We’re committed to bringing passion and customer focus to the business.
Job Summary
We are looking for a skilled Kafka Engineer with hands‑on experience in Confluent Platform to design, build, and maintain high-performance, real-time data streaming pipelines.
The ideal candidate will have expertise in Kafka ecosystem components and be well‑versed in deploying and scaling Kafka clusters, both on‑prem and in cloud environments.
Key Responsibilities
- Design, build, and manage Kafka and Confluent infrastructure for high‑throughput streaming applications
- Implement Kafka Connect, Schema Registry, and KSQL (KSQLDB), Flink SQL
- Ensure high availability, performance tuning, and monitoring of Kafka clusters
- Collaborate with data engineers and backend teams to integrate streaming pipelines with data lakes, warehouses.
- Set up and enforce Kafka security mechanisms (SASL, SSL, ACLs, RBAC)
- Create and manage CI/CD pipelines for Kafka components using tools like Git, Jenkins, etc.
- Monitor and troubleshoot issues using tools like Confluent Control Center, Data Dog
- Required Skills
- Experience in Apache Kafka and Confluent Platform
- Experience with Kafka Connect, Kafka Streams, Schema Registry, KSQL, and Flink SQL
- Strong background in Java or Python
- Good understanding of stream processing and event‑driven architecture
- Hands‑on experience with cloud platforms: AWS / Azure / GCP (esp. Confluent Cloud)
- Proficient in Kafka cluster deployment, tuning, and maintenance
- Familiarity with CI/CD, Git, Helm, and Kubernetes
- Nice to Have
- Knowledge of Terraform, Pulumi, or other Infra as Code tools
- Exposure to Data Ops / Data Engineering ecosystems
- #J-18808-Ljbffr
Kafka Engineer Arbeitgeber: Fractal
Unser Unternehmen bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung, in der Leidenschaft und Kundenorientierung im Mittelpunkt stehen. Als Kafka Engineer haben Sie die Möglichkeit, an innovativen Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Team weiterzuentwickeln. Wir fördern eine Kultur des Wachstums und der Zusammenarbeit, während wir gleichzeitig flexible Arbeitsbedingungen und moderne Technologien in einer attraktiven Lage bieten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Kafka Engineer erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Fractal zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Kafka Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Kafka Engineer bei Fractal gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Fractal vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Fractal entscheidend sein!
