Principal Plattformingenieur

Arbeitszeit: Die Arbeitszeiten sind flexibel; zur Rolle gehört die Übernahme des On-Call-Dienstes.
Erfahrung: Erforderlich ist praktische Erfahrung mit AWS, Terraform, CDC-Pipelines und Lakehouse-Architekturen sowie im Plattformbetrieb mit Incident Response und SLOs.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Die Fachposition ohne Personalverantwortung schafft eine zuverlässige Dateninfrastruktur, die Service-Teams und Management beim Verständnis von Kunden und Produkten unterstützt und Governance- sowie Compliance-Vorgaben technisch durchsetzt. Im Service Enablement Team erfolgt die enge Zusammenarbeit mit Data & AI sowie dem Principal Platform Engineer für Infrastruktur zu klaren Verantwortungsgrenzen, gemeinsamen Qualitätsstandards und Self-Service-Angeboten; beide Kooperationsbeziehungen sind keine Berichtslinien.

Deine Aufgaben

Die Rolle verantwortet CDC-Datenaufnahme über DMS/Lambda in den Raw-Bereich von S3 einschließlich Raw-Schema und Datenverträgen. Die Plattform umfasst derzeit 13 Domänen und rund 180 Schemata über drei Ebenen; 11 CDC-Quellen sind produktiv, weitere kommen hinzu.
Sie verantwortet die mit Terraform bereitgestellte Orchestrierungsplattform mit Step Functions, EventBridge und Glue über die drei Lake-Ebenen Raw, Curated und Aggregated sowie die zugehörigen CDC-Terraform-Module.
Sie stellt OpenMetadata und Superset bereit und betreibt deren Infrastruktur für Datenkatalog, Datenabfragen und Visualisierungen. Betrieb und Nutzung bleiben getrennt; Data & AI ergänzt Datensatzbeschreibungen, Glossar und Stewardship-Inhalte.
Sie etabliert klare Codegrenzen, einen Merge-blockierenden Vertragscheck und eine eindeutige Weiterleitung von Vorfällen. Benachrichtigungen und Alarmierungen betreffen Infrastrukturprobleme, keine Fehler der Pipeline-Logik.
Sie baut Observability und operative Exzellenz mit Datadog, Incident Response, SLOs und SLIs auf und übernimmt den On-Call-Dienst. Dieser wird vom ersten Tag an nach derselben Regelung wie in anderen Teams vergütet.
Sie implementiert die Architektur für Aufbewahrungsfristen, Zugriffskontrollen, Klassifizierungsmetadaten und die Weiterleitung von Löschanfragen. Klassifizierungsstandards, Aufbewahrungsregeln und der Umgang mit DSGVO- und Datenschutzanfragen werden außerhalb von Service Enablement und Data & AI durch Legal/Compliance oder eine datenschutznahe Funktion festgelegt.
Sie stimmt sich mit Data & AI zu den Grenzen zwischen Infrastruktur und Pipeline-Logik und mit dem Principal Platform Engineer für Infrastruktur zu übergreifenden Standards ab. Dabei sichert sie dieselben Golden Paths, Qualitätsstandards, Self-Service-Prinzipien und denselben Reifegrad wie bei der übrigen Plattform.
Sie kommuniziert Zielkonflikte und Risiken proaktiv gegenüber der Führungsebene, begründet technische Positionen gegenüber technischen und nichttechnischen Beteiligten und ordnet individuelle Anforderungen dem Backlog zu, statt sie ad hoc umzusetzen.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Erwartet wird Freude an der Zusammenarbeit mit vielen Stakeholdern, Kolleginnen und Kollegen sowie Partnern.
Erforderlich sind fundierte praktische AWS-Erfahrung mit Glue, Athena, Step Functions, EventBridge, Lake Formation und S3 sowie umfassende Terraform-Erfahrung beim Erstellen und Weiterentwickeln gemeinsam genutzter Module.
Erforderlich ist Praxiserfahrung mit CDC-Pipelines und einer Iceberg-basierten Lakehouse-Architektur mit den Ebenen Raw, Curated und Aggregated.
Erwartet wird Vertrautheit mit Kafka-basiertem Event-Streaming mit MSK und Glue Schema Registry für Ereignisse auf Anwendungsebene, die neben CDC-Daten in die Plattform aufgenommen werden.
Erforderlich sind Sicherheit im Betrieb einer Plattform, von der andere Teams abhängen, Erfahrung mit Incident Response und SLOs sowie das Urteilsvermögen, individuelle Anforderungen in den Backlog aufzunehmen, statt sie ad hoc umzusetzen.
Erwartet wird starke teamübergreifende Kommunikation für die direkte Abstimmung mit Data & AI über Infrastruktur- und Pipeline-Grenzen sowie mit dem Principal Platform Engineer für Infrastruktur über gemeinsame Standards; keine dieser Beziehungen ist eine Berichtslinie.
Erforderlich ist ein ausgeprägtes Verständnis einer nachhaltig datengetriebenen Kultur mit kennzahlenorientierter Führung, organisationsweiter Datenkompetenz, für alle Zielgruppen zugänglicher Infrastruktur und Daten als gemeinschaftlicher Ressource.
Erwartet werden sichere Kommunikation gegenüber der Führungsebene und das proaktive Ansprechen von Zielkonflikten und Risiken.
Erforderlich sind klare, direkte schriftliche Kommunikation und die Fähigkeit, technische Positionen gegenüber Engineering-Kolleginnen und -Kollegen sowie nichttechnischen Stakeholdern zu vertreten und zu begründen.

Von Vorteil

Von Vorteil ist Vertrautheit mit dbt beziehungsweise dbt-athena oder Spark/pySpark, um konstruktiv über die künftige Grenze zwischen Infrastruktur und Pipeline-Logik sprechen zu können.
Von Vorteil ist Erfahrung beim Aufbau eines On-Call-Dienstes für ein Team, das bisher noch keinen hatte.
Von Vorteil ist Erfahrung in der direkten Zusammenarbeit mit Legal- und Compliance-Stakeholdern, um Anforderungen an Aufbewahrungsfristen oder Datenklassifizierung in konkrete Infrastrukturentscheidungen zu übersetzen; bloßes Wissen um solche Anforderungen genügt dafür nicht.

So ist Remote hier geregelt

Es bestehen Optionen für mobiles Arbeiten und Full-Remote-Verträge.

Das wird angeboten

Die Anstellung ist unbefristet.
Die Arbeits-Hardware kann frei gewählt werden.
Ein strukturiertes Onboarding wird durch einen persönlichen Buddy unterstützt.
Es bestehen Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Entwicklung.
Angeboten werden betriebliche Altersvorsorge, Gesundheitsprogramme und regelmäßige Teamevents.
Die Unternehmenskultur umfasst flache Hierarchien und fördert Eigeninitiative.
Der On-Call-Dienst wird vom ersten Tag an nach derselben Regelung wie in anderen Teams vergütet.

Veröffentlicht: 12.10.2026 · Quelle geprüft: 17.10.2026.

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