Data Engineer (f/m/x)

Baue mit uns den Marktführer in der Satellitenanalyse bei LiveEO. Wir suchen einen Data Engineer (f/m/x), der die Datenliefer- und Servierinfrastruktur von SurfaceScout, LiveEOs Lösung zur Überwachung von Veränderungen an kritischen Anlagen wie Pipelines und Stromnetzen, verantwortet und absichert. Du wirst den Weg von der Erkennung bis zur gelieferten Kundeninsight zuverlässig und wiederholbar gestalten. Dies umfasst die Liefermanagement- und Einsichtsgenerierungsdienste, die Nachbearbeitungsschritte sowie die AWS- und Prefect-Plattform, die sie end-to-end und in großem Maßstab über Tausende von Kilometern täglich betreibt.

Du wirst innerhalb des SurfaceScout Data Engineering & ML-Teams arbeiten und eng mit den Senior Engineers zusammenarbeiten, die die Liefer- und Servierplattform besitzen, um diese Verantwortung zu teilen, sodass die Systeme nicht mehr von einer einzelnen Person abhängig sind. Du wirst mit dem App-Team und den Plattformteams, die die gemeinsame Imagery API mitbesitzen, zusammenarbeiten und mit unserem hauseigenen Labeling-Studio, dem Operations Support Studio (OST), an der Datenqualität kooperieren.

Technologiestack & Tools:

• Kernsprache: Python (uv-managed)
• Backend-Dienste: FastAPI, Uvicorn, SQLAlchemy, Alembic und Pydantic
• Daten: PostgreSQL und PostGIS (via GeoAlchemy2)
• Cloud und Infrastruktur: AWS, hauptsächlich S3, Lambda und EC2
• Orchestrierung und Berechnung: Prefect und Ray/Anyscale
• Geospatial und EO: GDAL, Rasterio, GeoPandas, Shapely, STAC (pystac) und Cloud-Optimised GeoTIFF (rio-cogeo)
• ML-Lifecycle: MLflow

Deine Herausforderung:

• Liefer- & Servicedienste: Co-eigne und erweitere den Liefermanagementdienst (SDMS) sowie die Einsichtsgenerierungs- und Nachbearbeitungsdienste, die den Weg von Modellerkennungen zu gelieferten, kundenfertigen Einsichten gestalten.
• Plattform, Orchestrierung & AWS: Besitze und pflege die AWS- und Prefect-Lieferplattform, einschließlich der Lambda-basierten Glue, der Orchestrierungsflüsse und der Cross-Repo-Releases, und halte sie deterministisch und wiederholbar.
• Zuverlässigkeit & Betriebsabläufe: Sei ein zuverlässiger zweiter Eigentümer für die Stellen, an denen die Pipeline bricht. Du beseitigst blockierte Orchestrierungsdurchläufe, hältst die Liefer-SLAs ein und reduzierst manuelle Schritte.
• Datenqualität, Metadaten & Diagnostik: Automatisiere QA entlang des Servierpfades, decke Schema- und Geometrieintegrität sowie Abdeckungsdefizite ab und pflege strukturierte Metadaten und STAC-Einträge, sodass jede Lieferung nachverfolgbar ist.

Dein Profil:

• Starkes Python-Know-how in der Produktion, nicht nur Skripting.
• Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Backend-Diensten mit FastAPI (oder ähnlichem), SQLAlchemy, Alembic und Pydantic.
• PostgreSQL und räumliche Daten (PostGIS, GeoAlchemy2 oder gleichwertig) sind ein starkes Plus.
• AWS in der Produktion, hauptsächlich S3, Lambda, EC2 und grundlegende IAM-Kenntnisse.
• Orchestrierung mit Prefect, Airflow, Dagster oder gleichwertig.
• Komfort im Umgang mit geospatialen Raster- und Vektordaten (rasterio, geopandas, shapely, STAC, COG) auf einem Niveau, auf dem du sie zuverlässig bewegen kannst.
• Pragmatische Lieferung und eine Zuverlässigkeits- und Betriebsmentalität, sodass du robuste, gut getestete Dienste versendest und sie am Laufen hältst.
• Besitz- und Verifikationsmentalität, sodass du Ausgaben gegen die Realität validierst und Ergebnisse erkennst, die richtig aussehen, es aber nicht sind, indem du Urteilsvermögen und nicht nur Code verwendest.
• Verteilte Berechnungen mit Ray oder Anyscale sind ein Plus.
• MLflow oder Experiment- und Datensatzversionierung sind ein Plus.
• Grundlagen der Fernerkundung oder Geospatial oder SAR-Exposition (Capella, Sentinel-1) sind ein Plus.
• Beobachtbarkeit mit strukturiertem Logging, OpenTelemetry und Alarmierung ist ein Plus.
• APIs von Satellitenanbietern wie Capella, UP42, Planet und ICEYE sind ein Plus.

Deine Vorteile:

• Die Möglichkeit, ein Produkt zu schaffen, das Geschäftsprozesse und Leben weltweit verbessern kann.
• Flexible Arbeitszeiten und hybrides Arbeitsmodell - wir vertrauen unseren Mitarbeitern, ihre Arbeit zu erledigen und gleichzeitig eine gesunde Work-Life-Balance zu wahren.
• Wir ermutigen die Mitarbeiter, ihre eigene Karriereentwicklung voranzutreiben, Initiative zu ergreifen und die Freiheit zu haben, kreativ und mutig zu sein.
• Keine Überstundenkultur - wir sorgen dafür, dass Überstunden nur aus Notwendigkeit geleistet werden und immer mit Freizeit und Erholung ausgeglichen werden.
• Ein kollaboratives und lernendes Umfeld - häufige interne Workshops, Wissensaustausch-Sitzungen, Journal Clubs und Hackathons.
• Büro im Zentrum von Berlin Kreuzberg mit kostenlosem Obst, Nüssen und Getränken.
• Potenzial zur Teilnahme am Mitarbeiterbeteiligungsprogramm.
• Mitgliedschaft bei Urban Sports und BVG-Zuschuss, betriebliche Altersvorsorge.
• Ein vielfältiges und lebendiges internationales Umfeld mit über 30 verschiedenen Nationalitäten.

Über uns:

LiveEO ist ein gut finanziertes Startup, das 2018 gegründet wurde und seinen Sitz in Berlin hat. Unser Hauptservice besteht darin, Risiken für die Vermögenswerte und Infrastrukturen unserer Kunden durch Vegetation, Bodenverformung und Veränderungserkennung zu modellieren. Derzeit haben wir rund 160 Mitarbeiter aus der ganzen Welt mit unterschiedlichen Hintergründen.