Senior Site Reliability Engineer (w/m/d)

Datenintensive SaaS-Services zuverlässig zu betreiben, reicht Dir nicht: Du willst verstehen, wo operative Risiken entstehen, wo Skalierung fragil wird und wie Services nachhaltig beobachtbar, performant und betreibbar bleiben. In dieser Rolle machst Du unsere Plattformservices mit wachsendem Datenvolumen, steigender Nutzung und zunehmender Mandantenanzahl systematisch robuster und skalierbarer – von der Analyse operativer Schwachstellen bis zur praktischen Umsetzung konkreter Verbesserungen.

Was diesen Job so besonders macht?

• Du übernimmst operative Verantwortung für den Reifegrad datenintensiver SaaS-Services und bringst SRE-/DevOps-Praktiken wie SLOs/SLIs, Betriebsmetriken, Incident Learning, Runbooks und kontinuierliche Verbesserung in den Engineering-Alltag.
• Du gestaltest Betrieb und Weiterentwicklung unserer zentralen Datenbanksysteme für wachsende Datenmengen, komplexe Query-Patterns und unterschiedliche Tenant-Profile - und denkst dabei Datenmodell, Datenzugriff, Deployment, Betriebskosten und Produktwirkung zusammen.
• Du adressierst Skalierung proaktiv – mit Kapazitätsplanung, Performance-Tests, Tenant-Isolation und geeigneten Strategien wie Partitionierung oder Sharding, bevor Skalierungsgrenzen zu Kundenproblemen werden.
• Du denkst Betriebsfähigkeit als Produkteigenschaft: Unsere Services sollen cloud-provider-agnostisch sowie in On-Premises- und kundennahen Umgebungen zuverlässig installierbar, diagnostizierbar und betreibbar sein - mit robusten Migrationen, Diagnosefähigkeit unter unterschiedlichen Betriebsbedingungen und Performance auf heterogener Infrastruktur.
• Du verankerst Betriebswissen im Team, stärkst gemeinsame operative Verantwortung und unterstützt Tech Lead, Product Management und Engineering-Team als Sparringspartner bei Reliability-, Skalierungs- und Betriebsthemen.
• Du nutzt AI und AIOps-Ansätze pragmatisch für bessere Operations - etwa für Analyse, Automatisierung, Dokumentation und das Erkennen wiederkehrender Muster - und bewertest AI-bezogene Betriebsanforderungen kritisch mit Blick auf Skalierung, Kosten, Observability, Sicherheit und Mandantentrennung.

Warum ausgerechnet Du zu diesem Job passt?

• Du bringst seniorige Erfahrung im Betrieb produktiver SaaS- oder Plattformservices mit - inklusive echter Produktionsverantwortung und kontinuierlicher Verbesserung. Produktionsnahe Situationen wie Incidents, Stabilisierung, Betriebsverbesserungen oder On-Call-/Bereitschaftsmodelle sind Dir vertraut. Du wartest nicht auf Tickets, sondern erkennst operative Risiken eigenständig und übersetzt sie in umsetzbare Verbesserungsarbeit.
• Du verstehst relationale und/oder analytische Datenbanksysteme im Betrieb und hast praktisch mit ihnen gearbeitet: Performance, Query-Verhalten, Migrationen, Datenwachstum, Monitoring, Backup/Restore, Recovery und Skalierungsgrenzen sind für Dich vertraute Themen - insbesondere PostgreSQL und ClickHouse sind relevant.
• Du hast Erfahrung mit Skalierung in realen Produktionsumgebungen - bei wachsendem Datenvolumen, steigender Nutzung, Mandantenwachstum oder heterogenen Workloads - und bewertest dabei technische, wirtschaftliche und operative Auswirkungen im Zusammenspiel.
• Du bringst praktische DevOps-/SRE-Erfahrung in produktionsnahen Umgebungen mit - von CI/CD, Infrastruktur und Kubernetes bis zu Cloud-Plattformen, Observability, Automatisierung und Reliability Engineering.
• Du bist hands-on und strukturierst unscharfe operative Probleme eigenständig - von Analyse und Priorisierung bis zu Verbesserungen, die Du gemeinsam mit dem Team tragfähig umsetzen kannst. Dabei kannst Du mit dem Engineering-Team auf Augenhöhe über Architektur, APIs, Persistenz und Laufzeitverhalten datenintensiver Services sprechen.
• Du arbeitest gerne hybrid und siehst regelmäßige Präsenz vor Ort als Teil wirksamer Zusammenarbeit, insbesondere für Sparring, operative Klärungen und gemeinsames Lernen im Team.