Data Engineer - GenAI Platform Integration
Data Gmbh
yesterday
Role details
Contract type
Permanent contract Employment type
Part-time / full-time Working hours
Regular working hours Languages
English, German Experience level
IntermediateJob location
Tech stack
Artificial Intelligence
Amazon Web Services (AWS)
Data analysis
Azure
Computer Security
Information Engineering
ETL
Python
Machine Learning
Microsoft Office
TensorFlow
Data Streaming
Enterprise Data Management
Data Processing
Google Cloud Platform
Cloud Platform System
PyTorch
Large Language Models
Backend
Information Technology
Machine Learning Operations
Job description
Als Data Engineer entwickelst und betreibst du skalierbare Datenpipelines, die Unternehmensdaten sicher und effizient mit modernen GenAI-Anwendungen verbinden. Deine Aufgaben zusammengefasst:
- Integration von Unternehmensdaten in moderne Generative-AI- und AI-Plattformen
- Analyse von Datenquellen sowie Konzeption von Datenarchitekturen für reale AI-Use-Cases bei unseren Kund:innen
- Entwicklung skalierbarer Datenpipelines und Transformationen für ML- und GenAI-Workloads
- Integration von GenAI-Services (z. B. Azure OpenAI, AWS SageMaker, Vertex AI) in Datenplattformen
- Sicherstellung von Datenschutz, Compliance und sicherer Datenverarbeitung (z. B. DSGVO)
- Aufbau von Monitoring- und Observability-Konzepten für AI-Workloads
- Zusammenarbeit mit internen sowie externen Daten- und Backend-Teams zur Sicherstellung von Datenqualität und Integration bei unseren Kund:innen
- Dokumentation der Lösungen und Unterstützung beim Übergang in den operativen Betrieb
Benefits
- Buddy Program: Dein Buddy wird dir bei der Eingewöhnung und Integration in das Team helfen und dich mit lustigen Aktivitäten begrüßen
- Hybrides Arbeiten: Ein individueller Mix aus remote working, Zeit im Office oder beim Kunden vor Ort
- Innovation & Vielfalt: Deutschlandweite, branchenübergreifende Projekte
- Mehrfach "Best Employer" im Reply-Netzwerk
- Immer up to date: Wir bieten dir einen modernen Arbeitsplatz mit super Hardware (nach Wahl) und eine internationale und familiäre Arbeitsumgebung mit flachen Hierarchien und starkem Zusammenhalt
- 10 TAGE ZUR WEITERBILDUNG
- GUTE WORK LIFE BALANCE
- FLACHE HIERARCHIEN
- INNOVATIVES UMFELD
Requirements
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Engineering, Data Science oder einem verwandten Bereich
- Idealerweise bereits 2-5 Jahre praktische Erfahrung in Data Engineering, MLOps oder AI-Plattformen
- Gute Python-Kenntnisse und Routine im Umgang mit Datenverarbeitung oder ML-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow
- Know-how zu Datenpipelines, ETL/ELT-Prozessen und Datenmodellierung
- Praxiserprobter Umgang mit Cloud-Plattformen wie Azure, AWS oder Google Cloud
- Vertrautheit mit AI-Services und der Integration von Large Language Models
- Kommunikationsstärke im Umgang mit Kunden und Stakeholdern, sowohl in fließendem Deutsch als auch auf Englisch
