Data Engineer

Verisign hilft, die Sicherheit, Stabilität und Resilienz des Internets zu ermöglichen. Wir sind ein vertrauenswürdiger Anbieter von Internetinfrastrukturdiensten für die vernetzte Welt und bieten unvergleichliche Leistung in den Diensten des Domain Name Systems (DNS). Wir sind ein missionsorientiertes, wertegetriebenes Unternehmen, in dem jeder Einzelne dazu beitragen kann, ein stärkeres, sichereres Internet aufzubauen. Wir bieten ein dynamisches und flexibles Arbeitsumfeld mit wettbewerbsfähigen Vorteilen und der Möglichkeit, Ihre Karriere zu entwickeln.

Innerhalb von Verisign ist unser Data Engineering Team verantwortlich für das Design, den Aufbau und die Wartung von großangelegten, hochdurchsatzfähigen (Millionen Anfragen pro Sekunde) Datenprodukten und -diensten, die umsetzbare betriebliche und geschäftliche Erkenntnisse liefern. Um unsere Produkte weiterzuentwickeln, suchen wir einen qualifizierten Mid-Level Data Engineer. Ein idealer Kandidat sollte sich um alle Schritte des Datenlebenszyklus kümmern (Eingabe, Verbesserung, Speicherung, Verarbeitung, Visualisierung), in einer JVM-basierten Sprache fließend sein und bereit sein, nach Bedarf zu lernen. Er sollte die Grundlagen verstehen, einschließlich der Kernkonzepte der Informatik, begleitet von praktischen Erfahrungen im problemlösenden Umgang, idealerweise mit großangelegten verteilten Systemen. Der Erwerb dieser Kompetenzen erfordert oft das Äquivalent eines Bachelor-Abschlusses und 5 Jahre praktische Berufserfahrung. Wir sind auch offen für andere Karrierewege.

Der Kandidat wird in alle Aspekte des Data Engineering eingebunden, einschließlich Ideenfindung, Design, Implementierung, Bereitstellung, Kunden-Onboarding und Unterstützung. Dies impliziert oft regelmäßige teamübergreifende Zusammenarbeit mit der Verisign Data Platform, Business, Infrastructure, Engineering, Security und Operations. Wir erwarten, dass der Kandidat die volle Verantwortung für die Datenprodukte übernimmt, regelmäßig mit den internen Kunden interagiert, proaktiv deren gemeinsame Datenbedürfnisse identifiziert, priorisiert und erfüllt.

• Design, Aufbau und Optimierung von Echtzeit- und Batch-Datenverarbeitungs-Pipelines.
• Entwicklung und Wartung von Datenverarbeitungskomponenten, die Transformation, Normalisierung und Anreicherungslogik implementieren.
• Aufbau und Wartung interaktiver Dashboards und Visualisierungen für interne Stakeholder.
• Entwicklung und Wartung containerisierter Workloads, die in Kubernetes-Umgebungen unter Verwendung von CI/CD-Automatisierung bereitgestellt werden.
• Sicherstellung der Zuverlässigkeit von System- und Datenpipelines durch Monitoring-, Observabilitäts- und Alarmierungspraktiken.
• Fehlerbehebung komplexer Probleme in verteilten Datensystemen und Behebung von Leistungsengpässen.
• Unterstützung interner Kunden bei der Nutzung von Datenprodukten und analytischen Plattformen.
• Beitrag zur kontinuierlichen Verbesserung durch Anwendung bewährter Verfahren im Data Engineering, insbesondere in hybriden Cloud-Umgebungen.

• Starke Programmiergrundlagen mit Erfahrung in objektorientierten oder funktionalen Programmiersprachen.
• Erfahrung mit Data Lake- und Analysetechnologien (z.B. Iceberg, Druid, Hive, Object Storage).
• Vertrautheit mit Streaming-Datenplattformen wie Apache Kafka.
• Erfahrung in der Implementierung von CI/CD-Pipelines (z.B. Jenkins).
• Starke analytische, troubleshooting und problemlösende Fähigkeiten.
• Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Stakeholdern.

• Kenntnisse in Java oder anderen JVM-basierten Programmiersprachen (z.B. Scala).
• Praktische Erfahrung mit verteilten Datenverarbeitungsframeworks wie Apache Spark oder Akka Streams.
• Erfahrung mit Containerisierungs- und Orchestrierungstechnologien (Docker, Kubernetes) in Produktionsumgebungen.
• Starkes Verständnis von Konzepten verteilter Systeme und Leistungsoptimierung.
• Erfahrung in großen, produktionsreifen Datenumgebungen.
• Erfahrung in der Bereitstellung von Geschäftseinblicken durch Nutzung von Datenvisualisierungstools wie Grafana, Tableau oder Superset.

• Abschluss in Informatik oder einem verwandten technischen Bereich oder eine gleichwertige Kombination aus Ausbildung und Erfahrung.
• Vorherige Erfahrung in der Entwicklung und Verwaltung produktionsreifer Datenpipelines.

Verisign ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet.