Auf einen Blick
- Aufgaben: Betreue und unterstütze Kafka-Cluster für Zahlungsabwicklungslösungen.
- Unternehmen: Verifone, ein führendes Unternehmen im Bereich elektronische Zahlungstechnologie.
- Vorteile: Dynamisches Arbeitsumfeld, Karrierechancen und innovative Projekte.
- Weitere Informationen: Engagiertes Team mit Fokus auf Innovation und Kundenzufriedenheit.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines Teams, das die Zukunft der Zahlungsindustrie gestaltet.
- Qualifikationen: 2+ Jahre Erfahrung mit Kafka und solide Linux-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Verifone hat seit mehr als 30 Jahren eine bemerkenswerte Führungsrolle in der Branche der elektronischen Zahlungstechnologie etabliert. Verifone ist eine der führenden Marken für elektronische Zahlungslösungen und einer der größten Anbieter von elektronischen Zahlungssystemen weltweit.
Verifone bietet ein vielfältiges, dynamisches und schnelllebiges Arbeitsumfeld, in dem die Mitarbeiter auf Ergebnisse fokussiert sind und die Möglichkeit haben, sich weiterzuentwickeln. Wir sind stolz darauf, mit führenden Einzelhändlern, Händlern, Banken und Drittanbietern zusammenzuarbeiten, um innovative Zahlungslösungen auf der ganzen Welt zu entwickeln und bereitzustellen. Wir streben nach Exzellenz in unseren Produkten und Dienstleistungen und sind besessen von der Zufriedenheit unserer Kunden.
Verifone sucht einen Datenbankingenieur, der unserem großartigen Platform Engineering Team beitritt. Dies ist eine Einstiegsposition mit einem Fokus auf Kafka, in der Sie aktiv an den täglichen Abläufen, der Zuverlässigkeit, der Feinabstimmung, der Automatisierung und der hohen Verfügbarkeit von Zahlungsgateway-Lösungen arbeiten werden, die jährlich Milliarden von Transaktionen vor Ort und in der AWS-Cloud verarbeiten.
Hauptverantwortlichkeiten:
- Betreiben und Unterstützen von Kafka-Clustern in MSK und auf physischen/virtuellen Plattformen: Themenlebenszyklus, Partitionen/Replikation, Client-Konnektivität, ACLs, Quoten und Upgrades.
- Fehlerbehebung bei Produzenten-/Konsumentenproblemen (Verzögerung, Neuausbalancierung, Durchsatz, Serialisierung, Wiederholungen, Reihenfolge).
- Verwalten des Kafka Connect-Ökosystems, Debezium, KSQL, Schema-Registry.
- Hohe Verfügbarkeit, Replikation, Backup- und Wiederherstellungsstrategien.
- Kafka-Version-Upgrades in Entwicklungs- und Produktionsumgebungen mit minimaler Ausfallzeit.
- Unterstützung von Schema-/Vertragsmustern (z.B. Konzepte der Schema-Registry, Kompatibilitätserwartungen, Versionierung).
- Zusammenarbeit mit Ingenieurteams, um die Anforderungen zu verstehen und sie zu Best Practices zu leiten sowie die Abfragen zu optimieren, um eine bessere Leistung zu erzielen.
- Überwachung der Cluster-Gesundheit und -Leistung; Feinabstimmung für Durchsatz/Verzögerung und Verwaltung der Kapazität.
- Hilfe bei der Vorfallreaktion und Nachbesprechungen: Ursachenanalyse, Implementierung von Präventionsmaßnahmen.
- Unterstützung und Verbesserung des zentralisierten Loggings und der Suche für betriebliche Fehlersuche und Vorfallreaktion mit dem ELK-Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana).
- Automatisierung für Bereitstellung, Konfiguration und routinemäßige Wartung erstellen (IaC und Skripting).
- Implementierung und Verbesserung von Überwachungs-/Alarmierungs- und Dashboards (SLIs/SLOs).
- Teilnahme an der Rufbereitschaft (mit Eskalation und Mentoring) und Unterstützung von Produktionssystemen.
- Dokumentation von Systemen und Betriebsverfahren, damit andere das, was Sie aufgebaut haben, ausführen können.
Erforderliche Qualifikationen/Fähigkeiten:
- Mindestens 2 Jahre praktische Erfahrung in der Unterstützung von Kafka in einer großangelegten Produktionsumgebung.
- Kafka Producer/Consumer Microservices-Konzepte und Kafka verteilte Architektur.
- Solide Linux-Grundlagen: Netzwerkgrundlagen, Protokolle, Systemfehlerbehebung, Prozess/Speicher, Festplatte.
- Komfort mit Skripting und Automatisierung (z.B. Python, Bash).
- Infrastructure-as-Code (Terraform bevorzugt) und CI/CD-Vertrautheit.
- Vertrautheit mit Beobachtungswerkzeugen (Metriken/Protokolle/Tracing-Konzepte) und Praktiken zur Vorfallreaktion.
- Grundlegendes Verständnis der Trade-offs verteilter Systeme (Verfügbarkeit, Konsistenz, Partitionen, Rückdruck).
- Starke Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten mit Schwerpunkt auf exekutiver Kommunikation.
- Flexibilität hinsichtlich Arbeitszeiten; Rufbereitschaft und Wochenenden.
Bevorzugte Fähigkeiten (nicht zwingend erforderlich):
- Betreiben von Redis-Bereitstellungen für Caching, ephemeren Zustand, Warteschlangen/Streame und Ratenbegrenzungsanwendungen.
- Erfahrung mit relationalen Datenbanken: PostgreSQL und/oder MySQL (Grundlagen der Indizierung, Vacuum/Analyse, Abfragepläne, Grundlagen der Replikation).
- Betriebsvertrautheit mit MongoDB (Replikatsätze, Wahlen, Grundlagen des Oplogs, Backup/Wiederherstellung).
- Fehlerbehebung bei Clientverhalten, Schlüsselraumwachstum, Hot Keys und Leistungsrückgängen.
- Verbesserung von Zuverlässigkeitsmustern: Backups/Snapshots (wo zutreffend), Bereitschaft zur Fehlersuche und Handbücher.
- Erfahrung mit PCI (Payment Card Industry Data Security) Standards.
- Einblick in Datenanalytik, Datenverarbeitung, ETL, Data Lake (Batch vs Streaming, Dateiformate wie Parquet, Tabellenformate wie Iceberg/Delta/Hudi, grundlegende Orchestrierung), AWS-Tools (Athena, Glue, Iceberg, Redshift usw.).
- On-Premise-Erfahrung (VMware/KVM, Speicher, Netzwerk) und/oder AWS-Erfahrung (EC2, VPC, IAM, MSK/ElastiCache, CloudWatch).
- Container/Kubernetes-Vertrautheit (Bereitstellungen, zustandsbehaftete Workloads, Speicherklassen) ist von Vorteil.
- Sicherheitsgrundlagen: geringste Privilegien, Geheimnisverwaltung, Verschlüsselung während der Übertragung/im Ruhezustand.
Verifone verpflichtet sich, ein vielfältiges Umfeld zu schaffen und ist stolz darauf, ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit zu sein. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexueller Orientierung, nationaler Herkunft, Genetik, Behinderung, Alter oder Veteranenstatus berücksichtigt.
Data Engineer (Kafka) Arbeitgeber: GoTo Meeting
Verifone bietet eine dynamische und vielfältige Arbeitsumgebung, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, in der schnelllebigen Welt der elektronischen Zahlungstechnologie zu wachsen und sich weiterzuentwickeln. Mit einem starken Fokus auf Innovation und Kundenzufriedenheit fördert Verifone eine Kultur des Engagements und der Zusammenarbeit, während die Mitarbeiter an bedeutenden Projekten arbeiten, die Milliarden von Transaktionen jährlich unterstützen. Zudem profitieren die Mitarbeiter von umfangreichen Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten sowie von einem flexiblen Arbeitszeitmodell, das eine ausgewogene Work-Life-Balance ermöglicht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (Kafka) erhalten könnten
✨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 GoTo Meeting 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 Data Engineer (Kafka) 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 Data Engineer (Kafka) bei GoTo Meeting gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei GoTo Meeting 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 GoTo Meeting entscheidend sein!
