Senior Data Engineer mit Flair für AI

• Entwicklung von Datenpipelines in der Cloud (Azure) oder on-prem.
• Aktive Mitarbeit an Projekten, die Daten und KI verbinden.
• Zusammenarbeit in einem motivierten, offenen Team., * Entwicklung moderner Datenpipelines in der Cloud (Azure) oder on-prem
• Aktive Mitarbeit an Projekten, die Daten und KI verbinden: von klassischem ML bis hin zu GenAI (RAG, Agentic AI, MCP)
• Einsatz eines breiten Tech-Stacks: Python (PyTorch, scikit-learn, FastAPI, LangChain) ergänzt durch Tools wie Spark, Pandas und Airflow
• Arbeit mit MLOps-Technologien wie Docker, Kubernetes, Terraform, MLflow oder Azure ML
• Kundenkontakt von Workshops bis zur Umsetzung skalierbarer Lösungen
• Abwechslungsreicher Alltag zwischen Datenanalyse, Architektur-Design und Implementierung
• Zusammenarbeit in einem motivierten, offenen und unkomplizierten Team - professionell und unverkrampft
• Raum für Weiterbildung sowie die Möglichkeit, Neues auszuprobieren und voneinander zu lernen

• Studium in Informatik oder vergleichbare Weiterbildung erforderlich.
• Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Datenframeworks.
• Erfahrung mit Cloud-Services, vorzugsweise Azure., * Studium (FH/Uni) in Informatik oder vergleichbare Weiterbildung
• Mehrjährige Praxis in der Entwicklung von Datenpipelines
• Sehr gute Kenntnisse in Python und im Umgang mit Datenframeworks (z. B. Pandas, Spark)
• Erfahrung mit Cloud-Services, vorzugsweise Azure
• Sicherer Umgang mit SQL-Datenbanken
• Erste Erfahrungen mit Machine Learning oder GenAI (z. B. PyTorch, scikit-learn, LangChain)
• Kenntnisse im Bereich MLOps (Docker, Kubernetes, Terraform, MLflow, Azure ML) sind hilfreich
• Erfahrung mit Workflow-Tools wie Airflow oder Hive ist ein Vorteil
• Vertrautheit mit CI/CD-Pipelines und GitOps rundet das Profil ab

Werde Teil eines dynamischen Teams, das moderne Datenpipelines entwickelt. Wir bieten ein inspirierendes Arbeitsumfeld und zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.