Senior Data & AI Engineer

Der ideale Kandidat bringt relevante Erfahrung im Bereich Data Engineering, ML Engineering oder Cloud Engineering mit, sowie produktive Erfahrung mit der Google Cloud Platform. Erfahrungen in Enterprise-Projekten, insbesondere mit einem Datenvolumen von über 50 GB pro Tag und in einem Team von mehr als fünf Personen, sind von Vorteil. Du solltest über technische Führungskompetenz verfügen, um Teams zu leiten und technische Entscheidungen zu treffen. Kommunikationsstärke ist wichtig, um komplexe technische Sachverhalte auch nicht-technischen Stakeholdern verständlich zu vermitteln. Ein analytisches Denkvermögen sowie eine strukturierte Problemlösungskompetenz sind ebenfalls erforderlich. Zudem wird eine eigenverantwortliche und proaktive Arbeitsweise in agilen Umgebungen (Scrum/Kanban) erwartet. Du solltest bereit sein, dich kontinuierlich im sich schnell wandelnden AI/ML-Umfeld weiterzubilden und Teamfähigkeit sowie Kollaborationsbereitschaft in cross-funktionalen Teams mitbringen. Kritisches Denken, insbesondere das Hinterfragen von Anforderungen und das Vorschlagen alternativer Lösungsansätze, sind ebenfalls von Bedeutung.

Technologien

Terraform

Soft Skills

Teamfähigkeit Kommunikation Analytisches Denken Eigenverantwortung Kritisches Denken

Erforderliche Sprachen

Deutsch Englisch

Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, Menschen in ihrem Business erfolgreicher zu machen. Mit über 100 Fachpublikationen begleitet es 17 Branchen und bietet relevante sowie zuverlässige Fachinformationen für Entscheiderinnen und Entscheider. Ob im Print-, Digital- oder Eventbereich, die Angebote sind genau dort, wo die Leser und Kunden sie benötigen. Um den beruflichen Erfolg zu fördern, sucht das Unternehmen am Standort Frankfurt am Main einen Senior Data & AI Engineer (m/w/d). In dieser Rolle wirst du moderne Data Platforms designen und aufbauen, insbesondere im Bereich Lakehouse und Mesh. Du übernimmst die technische Führung und das Mentoring von Junior-Engineers und entwickelst ETL/ELT-Pipelines mit Tools wie Dataflow, Dataproc und dbt. Zu deinen Aufgaben gehören auch Code-Reviews, Architektur-Assessments und die Dokumentation. Du modellierst BigQuery-Datenmodelle und analysierst Anforderungen gemeinsam mit Product Ownern und Stakeholdern. Zudem bist du für das Deployment und Monitoring von ML-Modellen via Vertex AI verantwortlich und berätst hinsichtlich Kostenoptimierung und FinOps im GCP-Umfeld. Die Infrastruktur-Automatisierung erfolgt mit Terraform und Cloud Build, und du bist Teil des Incident-Managements mit rotierender On-Call-Bereitschaft. Du setzt Data-Governance- und Datenschutzkonzepte um und evaluierst neue GCP-Services sowie Proof-of-Concepts. Darüber hinaus bist du aktiv an der Mitgestaltung der Data-Platform-Roadmap beteiligt.