DE EN Anbieter/Datenschutz
UnternehmenInnovationVerantwortungKarriereInvestorenPresseProdukte
KarriereJobsuche
MB.OS-Data Infra Ingenieur
Aufgaben

Cloud-Ingenieur - Dateninfrastruktur & DataOps

Als Cloud Engineer wird der Kandidat zur Produktentwicklung und zum Engineering von Self-Service-Infrastruktur-Tools in der Cloud für Big-Data und Analytics beitragen.
Die geschaffene Infrastruktur wird flexible und sichere Datenaufnahme, Streaming, Transformation, Analyse und Data Lake Storage bieten, gepaart mit Self-Service-Compute- und ML-Workspaces, so dass interne Datenteams Dienste aufsetzen und Pipelines gemäß ihren Geschäftsanforderungen erstellen können.

Was wir tun?
- Wir entwickeln Lösungen, die die Erfahrungen von mehr als 8 Millionen Mercedes-Benz Kunden beeinflussen und definieren.
- Wir investieren in den Aufbau belastbarer und skalierbarer Lösungen in der Cloud unter Verwendung bewährter Entwicklungsverfahren und modernster Cloud-Plattformen.
- Wir bekennen uns zu "In God we trust; all others must bring data" - W. Edwards Deming
- Wir sind davon überzeugt, dass man, wenn man das beste Produkt entwickelt, nicht mitten in der Nacht aufwachen muss, um einen Vorfall zu beheben!
- Wir arbeiten mit Kollegen aus den verschiedenen Auslieferungszentren von Daimler zusammen, um unseren Kunden das beste Erlebnis im Auto zu bieten. - Wir sind für die End-to-End-Lieferung verantwortlich und fördern die Kultur "You build it you run it".
- Wir lieben polyglotte Programmierung und wählen immer die richtige Technologie und Sprache, um den Anforderungen gerecht zu werden.

Ausbildung & Zertifizierung
Master- oder Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem relevanten Studiengang. Jede fachkundige Zertifizierung in Bezug auf den Job wird bevorzugt.

Technische Fertigkeiten:
- Umfangreiche Erfahrung mit Entwicklung und Betrieb auf Produktionsebene in AWS oder Azure Cloud.
- Erfahrung mit Automatisierung, Konfiguration und Bereitstellung von Infrastructure-as-Code mit Pulumi, Terraform, ARM in einer kontrollierten Umgebung.
- Erfahrung im Programmieren mit Python, Bash und/oder Golang.
- Kenntnisse im Umgang mit CI/CD bei der Bereitstellung, Verwaltung und Überwachung von Anwendungen.
- Kenntnisse im Aufbau einer skalierbaren Datenplattform für Big-Data-Anwendungsfälle in Unternehmen unter Verwendung von Cloud-Technologien großer Anbieter, PaaS und Open-Source-Lösungen
- Erfahrung mit Tools zur Orchestrierung von Datenpipelines wie Azure Data Factory, Amazon Data Pipeline, Apache Spark/ Hadoop, Databricks - Erfahrung mit Stream-Processing-Systemen: Kafka, Apache Storm, Spark-Streaming, Apache Flink, etc.
- Umgang mit Anforderungen an Managed Services, IAM, Auto-Scaling, Hochverfügbarkeit, Elastizität, Netzwerkoptionen
- Beherrschung von Git, einschließlich Branching/Merging-Strategien, Pull Requests und grundlegende Befehlszeilenfunktionen.

- Erfahrung in der Arbeit unter agilen Scrum-Methoden.

Verhaltenstechnische Fähigkeiten:
- Neigung zu Aktion/Proaktivität, zeigt Initiative
- Denken in großen Zusammenhängen und Verständnis für die geschäftlichen Anforderungen
- Wie im Cloud-Bereich erwartet, Neugierde und Experimentierfreudigkeit mit neuen technischen Lösungen

- Durchsetzungsfähige Kommunikation und Fähigkeit zum Zuhören in verschiedenen Foren

Rollen und Verantwortlichkeiten:
Nachfolgend sind die Arbeitsbereiche aufgeführt, aber nicht darauf beschränkt:
- Entwerfen, Erstellen, Konfigurieren, Bereitstellen, Verwalten und Automatisieren von Cloud-Infrastruktur-Tools der nächsten Generation für interessante Big-Data-Anwendungsfälle in der Automobilindustrie (Autonomous, Connected, Vehicle Diagnostics und viele mehr)
- Aufbau und Betrieb von Dateninfrastrukturen für datengesteuerte Entwicklung, datengesteuerte Abläufe und Monetarisierungsanwendungen in verschiedenen Bereichen
- Interaktive Zusammenarbeit mit Data-Engineering-Teams an verschiedenen Standorten (USA, Deutschland, China usw.), um die Anforderungen zu verstehen und eine maßgeschneiderte, unveränderliche, sichere und innovative Self-Service-Infrastruktur aufzubauen.
- Aufbau gemeinsamer Zugriffskontrollen zur Unterstützung von Mandantenfähigkeit und Self-Service-Tools für Kunden.
- Bündelung des Zugriffs auf Cloud-Computing-Ressourcen (oder eine Reihe von Ressourcen) auf der Grundlage der Rolle eines Benutzers innerhalb der Organisation.
- Verwaltung des Katalogs pro Thema oder Team auf der Grundlage der angebotenen Dienste.
- Erforschen, untersuchen und implementieren Sie neuere Technologien, um die Sicherheitsfunktionen kontinuierlich weiterzuentwickeln.
- Sicherstellung der erfolgreichen Bereitstellung des Anwendungsverkehrs über die Cloud-Infrastruktur.

Qualifikationen

Cloud-Ingenieur - Dateninfrastruktur & DataOps

Als Cloud Engineer wird der Kandidat zur Produktentwicklung und zum Engineering von Self-Service-Infrastruktur-Tools in der Cloud für Big-Data und Analytics beitragen.
Die geschaffene Infrastruktur wird flexible und sichere Datenaufnahme, Streaming, Transformation, Analyse und Data Lake Storage bieten, gepaart mit Self-Service-Compute- und ML-Workspaces, so dass interne Datenteams Dienste aufsetzen und Pipelines gemäß ihren Geschäftsanforderungen erstellen können.

Was wir tun?
- Wir entwickeln Lösungen, die die Erfahrungen von mehr als 8 Millionen Mercedes-Benz Kunden beeinflussen und definieren.
- Wir investieren in den Aufbau belastbarer und skalierbarer Lösungen in der Cloud unter Verwendung bewährter Entwicklungsverfahren und modernster Cloud-Plattformen.
- Wir bekennen uns zu "In God we trust; all others must bring data" - W. Edwards Deming
- Wir sind davon überzeugt, dass man, wenn man das beste Produkt entwickelt, nicht mitten in der Nacht aufwachen muss, um einen Vorfall zu beheben!
- Wir arbeiten mit Kollegen aus den verschiedenen Auslieferungszentren von Daimler zusammen, um unseren Kunden das beste Erlebnis im Auto zu bieten. - Wir sind für die End-to-End-Lieferung verantwortlich und fördern die Kultur "You build it you run it".
- Wir lieben polyglotte Programmierung und wählen immer die richtige Technologie und Sprache, um den Anforderungen gerecht zu werden.

Ausbildung & Zertifizierung
Master- oder Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem relevanten Studiengang. Jede fachkundige Zertifizierung in Bezug auf den Job wird bevorzugt.

Technische Fertigkeiten:
- Umfangreiche Erfahrung mit Entwicklung und Betrieb auf Produktionsebene in AWS oder Azure Cloud.
- Erfahrung mit Automatisierung, Konfiguration und Bereitstellung von Infrastructure-as-Code mit Pulumi, Terraform, ARM in einer kontrollierten Umgebung.
- Erfahrung im Programmieren mit Python, Bash und/oder Golang.
- Kenntnisse im Umgang mit CI/CD bei der Bereitstellung, Verwaltung und Überwachung von Anwendungen.
- Kenntnisse im Aufbau einer skalierbaren Datenplattform für Big-Data-Anwendungsfälle in Unternehmen unter Verwendung von Cloud-Technologien großer Anbieter, PaaS und Open-Source-Lösungen
- Erfahrung mit Tools zur Orchestrierung von Datenpipelines wie Azure Data Factory, Amazon Data Pipeline, Apache Spark/ Hadoop, Databricks - Erfahrung mit Stream-Processing-Systemen: Kafka, Apache Storm, Spark-Streaming, Apache Flink, etc.
- Umgang mit Anforderungen an Managed Services, IAM, Auto-Scaling, Hochverfügbarkeit, Elastizität, Netzwerkoptionen
- Beherrschung von Git, einschließlich Branching/Merging-Strategien, Pull Requests und grundlegende Befehlszeilenfunktionen.

- Erfahrung in der Arbeit unter agilen Scrum-Methoden.

Verhaltenstechnische Fähigkeiten:
- Neigung zu Aktion/Proaktivität, zeigt Initiative
- Denken in großen Zusammenhängen und Verständnis für die geschäftlichen Anforderungen
- Wie im Cloud-Bereich erwartet, Neugierde und Experimentierfreudigkeit mit neuen technischen Lösungen

- Durchsetzungsfähige Kommunikation und Fähigkeit zum Zuhören in verschiedenen Foren

Rollen und Verantwortlichkeiten:
Nachfolgend sind die Arbeitsbereiche aufgeführt, aber nicht darauf beschränkt:
- Entwerfen, Erstellen, Konfigurieren, Bereitstellen, Verwalten und Automatisieren von Cloud-Infrastruktur-Tools der nächsten Generation für interessante Big-Data-Anwendungsfälle in der Automobilindustrie (Autonomous, Connected, Vehicle Diagnostics und viele mehr)
- Aufbau und Betrieb von Dateninfrastrukturen für datengesteuerte Entwicklung, datengesteuerte Abläufe und Monetarisierungsanwendungen in verschiedenen Bereichen
- Interaktive Zusammenarbeit mit Data-Engineering-Teams an verschiedenen Standorten (USA, Deutschland, China usw.), um die Anforderungen zu verstehen und eine maßgeschneiderte, unveränderliche, sichere und innovative Self-Service-Infrastruktur aufzubauen.
- Aufbau gemeinsamer Zugriffskontrollen zur Unterstützung von Mandantenfähigkeit und Self-Service-Tools für Kunden.
- Bündelung des Zugriffs auf Cloud-Computing-Ressourcen (oder eine Reihe von Ressourcen) auf der Grundlage der Rolle eines Benutzers innerhalb der Organisation.
- Verwaltung des Katalogs pro Thema oder Team auf der Grundlage der angebotenen Dienste.
- Erforschen, untersuchen und implementieren Sie neuere Technologien, um die Sicherheitsfunktionen kontinuierlich weiterzuentwickeln.
- Sicherstellung der erfolgreichen Bereitstellung des Anwendungsverkehrs über die Cloud-Infrastruktur.

Benefits
Mit­arbeiter­rabatte möglich
Gesund­heits­maß­nahmen
Mit­arbeiter­handy möglich
Essens­zulagen
Betrieb­liche Alters­ver­sorgung
Hybrides Arbeiten möglich
Mobilitäts­angebote
Mit­arbeiter Events
Coaching
Flexible Arbeits­zeit möglich
Gute An­bindung
Kantine
Betriebs­arzt
Mit­arbeiter­beteili­gung möglich
Barriere­frei­heit
KontaktMercedes-Benz Research and Development India Private Limited LogoMercedes-Benz Research and Development India Private Limited
Brigade Tech Gardens, Katha No. 119560037 BengaluruDetails zum Standort
Join us