Senior Software Engineer (Data & Platform) in Berlin

Unser wachsendes Team sucht einen erfahrenen Software-Ingenieur, der die Entwicklung der Infrastruktur leitet, die unsere Wissenschaft in vertrauenswürdige Klimaergebnisse umwandelt. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Plattform, die unsere Daten, Modelle und Schätzmethoden von der Forschung zu überprüfbaren Kundenlieferungen bringt, und Sie werden ein vertrauenswürdiger Prüfer und Berater in der Software- und Datenengineering. Als kleines Team gestalten Sie auch, wie wir unsere geospatialen Pipelines und internen Analysen aufbauen.

Wir suchen jemanden, der datenintensive Systeme in der Produktion entworfen und betrieben hat, fundierte architektonische Entscheidungen trifft und den Standard für die Ingenieure um ihn herum erhöht. Sie arbeiten eng mit anderen Software- und Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern und Lösungsingenieuren zusammen, um Forschungscode in robuste, reproduzierbare Infrastruktur umzuwandeln. Sie werden Teil eines funktionsübergreifenden, mission-driven Teams, das sich der Transparenz und Integrität im Klimaschutz widmet.

Einfluss, den Sie haben werden:

• Den Weg von Experiment zu Produktion verkürzen: Verantwortung dafür übernehmen, wie Modelle und Schätzfunktionen von der Forschung in reproduzierbare, überprüfbare Kundenlieferungen überführt werden, wobei Daten, Modelle und Umgebungen durchgängig versioniert werden.
• Unsere Entwicklerplattform und Engineering-Standards besitzen: Umgebungen, Container, Projektvorlagen, CI/CD und Pipeline-Orchestrierung über einen Multi-Repo-Python-Stack.
• Unsere GCP-Infrastruktur besitzen: Architektur, Infrastruktur als Code, Überwachung, Kosten- und Zugriffsmanagement sowie deren Weiterentwicklung, während das Unternehmen wächst.
• Unsere geospatialen Workflows gestalten: Wie wir Vektor- und hochauflösende Rasterdaten in großem Maßstab speichern und verarbeiten und wie sich die Datenbanken hinter unseren Modellen und Lieferungen entwickeln, während wir skalieren.
• Der Hauptprüfer für Kern- und Pipeline-Infrastruktur sein: Entwurfsdokumente für Ihre eigenen Bereiche schreiben und die anderer überprüfen, um unsere Architektur kohärent zu halten, während das Team wächst.
• Den Standard im Engineering erhöhen: Andere Ingenieure betreuen und unser Software- und Datenengineering-Team mit Feedback und Anleitung zu Design und Architektur unterstützen.
• Im Laufe der Zeit unsere Infrastrukturentwicklungsziele koordinieren: Prioritäten setzen und die Arbeit zwischen Software- und Datenengineering abstimmen.

Was Sie mitbringen:

• Über 6 Jahre Erfahrung in Ingenieurrollen, einschließlich erheblicher Zeit mit dem Entwerfen und Betreiben von datenintensiven Backend-Systemen und Pipelines in der Produktion.
• Eine Erfolgsbilanz im Besitz von Systemen von Anfang bis Ende: Sie haben architektonische Entscheidungen getroffen und deren Konsequenzen getragen, Entwurfsdokumente geschrieben und überprüft sowie andere Ingenieure betreut.
• Expertenkenntnisse in Python und starke SQL-Kenntnisse, mit solider Erfahrung im Entwerfen von Schemata und Datenmodellen für Produktionssysteme.
• Praktische Erfahrung mit Workflow- und Pipeline-Tools (z.B. Airflow, Dagster), Experimentverfolgung und Datenversionierung.
• Praktische Erfahrung im Betrieb von Produktions-Cloud-Infrastrukturen, idealerweise GCP; Infrastruktur als Code (z.B. Terraform/OpenTofu), IAM sowie Container und reproduzierbare Umgebungen (z.B. Docker, Devcontainers).
• Tiefe Erfahrung im gesamten Softwareentwicklungszyklus (Python-Paketierung, Container, Teststrategien, CI/CD, Beobachtbarkeit) und Meinungen dazu, wie man es gut macht.
• Klare, direkte Kommunikation mit sowohl technischen als auch nicht-technischen Kollegen und starke Motivation, zur nachhaltigen Entwicklung durch Technologie beizutragen.
• Ein Abschluss in Software Engineering, Informatik oder gleichwertige praktische Erfahrung.

Was Sie hervorhebt:

• Produktionserfahrung mit Rasterdaten und geospatialen Pipelines.
• Erfahrung im Aufbau von Modellbereitstellungen, Modellregistern oder anderen MLOps-Tools (z.B. DVC, MLFlow).
• Erfahrung im Aufbau von BI- oder Dashboarding-Tools (z.B. Streamlit) für nicht-technische Benutzer.
• Erfahrung mit dem Design von Data Warehouses (z.B. BigQuery, PostgreSQL, dbt) und Datenengineering-Workflows.

Vorteile, die Sie erwarten können:

• Echte Verantwortung und Einfluss auf die technische Richtung in einem Unternehmen in der Frühphase.
• Teil eines hochmotivierten, engagierten und internationalen Teams zu sein, das an einer der größten Herausforderungen der Gesellschaft arbeitet: dem Klimawandel.
• Die Evolution eines neuen Unternehmens zu beobachten und zu gestalten.
• Eine Ingenieurkultur, die auf Entwurfsdokumenten, durchdachten Code-Reviews und gemeinsamen Praktiken basiert.
• Remote-freundlich: bis zu 4 Tage/Woche remote, wenn Sie in Berlin ansässig sind, oder vollständig remote von anderswo in Deutschland, mit flexiblen Arbeitszeiten.
• Getränke, Snacks, Teamevents und Ihre Wahl an Hardware.