Cloud Data & AI Engineer - Databricks

Du willst moderne Daten- und AI-Plattformen in der Cloud entwickeln und in echten Projekten Verantwortung ubernehmen?

Du arbeitest gerne hands-on, denkst strukturiert und willst Losungen bauen, die skalierbar, wartbar und produktiv nutzbar sind?

Dann konnte das hier gut passen: Wir suchen einen Cloud Data & AI Engineer mit Schwerpunkt Databricks, der moderne Data-&-AI-Plattformen auf Azure oder AWS gemeinsam mit unserem Team und unseren Kunden umsetzt und weiterentwickelt - Dabei verbindest du Data Engineering, Cloud-Technologien und AI-nahe Themen zu Losungen, die fachlich sinnvoll und technisch sauber aufgebaut sind.

Tatigkeiten

Was du bei uns bewegst:

• Du entwickelst moderne Data-&-AI-Losungen auf Basis von Databricks
• Du baust robuste Batch- und Streaming-Pipelines mit Python, SQL, Spark und PySpark
• Du arbeitest an Lakehouse-Architekturen fur Analytics-, ML- und GenAI-Anwendungsfalle mit
• Du nutzt zentrale Databricks-Komponenten wie Delta Lake, Unity Catalog, Workflows, MLflow, Model Serving und Vector Search
• Du unterstutzt bei der Umsetzung und Weiterentwicklung von ML-, LLM- und GenAI-Use-Cases
• Du arbeitest an Themen wie Serving, Retrieval, Evaluation, Monitoring und Governance fur AI-Anwendungen
• Du bindest unterschiedliche Quellsysteme wie APIs, Datenbanken, ERP- oder CRM-Systeme an
• Du unterstutzt bei der Umsetzung von Anforderungen rund um Data Quality, Security, Governance und Observability
• Du arbeitest mit Git, CI/CD und Infrastructure as Code an produktiven Deployments
• Du bringst dich in technische Konzepte, Best Practices und die Weiterentwicklung unserer Delivery-Standards ein

Anforderungen

Was du mitbringst:

• Erste bis mehrjahrige praktische Erfahrung im Bereich Data Engineering, Machine Learning Engineering, AI Engineering oder in einer vergleichbaren Rolle
• Gute Kenntnisse in Databricks
• Gute Kenntnisse in Python, SQL, Spark und PySpark
• Praxiserfahrung mit mindestens einer Cloud-Plattform, idealerweise Azure oder AWS
• Erfahrung im Aufbau oder in der Weiterentwicklung moderner Datenplattformen in der Cloud
• Erfahrung mit MLflow, Model Serving und Vector Search, idealerweise im Databricks-Umfeld
• Grundlegendes bis gutes Verstandnis moderner AI-/LLM-Konzepte, z. B. RAG, Retrieval, Evaluation, Serving und produktiver GenAI-Anwendungen
• Gutes Verstandnis fur Lakehouse-Architekturen, Datenmodellierung und produktive Datenprozesse
• Erste Erfahrung in den Bereichen Data Governance, Data Quality, Security und Monitoring
• Sicherer Umgang mit Git und idealerweise erste Erfahrung mit CI/CD und Infrastructure as Code
• Abgeschlossenes Studium in Wirtschaftsinformatik, Informatik, Data Science oder einem vergleichbaren Studiengang
• Strukturierte, eigenverantwortliche und losungsorientierte Arbeitsweise
• Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse

Woruber wir uns zusatzlich freuen:

• Erfahrung mit Terraform oder OpenTofu
• Erfahrung mit Kafka, CDC oder eventgetriebenen Architekturen
• Kenntnisse in Airflow, dbt oder vergleichbaren Tools
• Erfahrung in der Anbindung unterschiedlicher Quellsysteme
• Freude an der Zusammenarbeit mit Kunden und interdisziplinaren Teams
• Zertifizierungen im Umfeld von Databricks, Azure oder AWS

Team

Was dich bei uns erwartet: High-End Tech & echte Wertschatzung

• Engineering-Exzellenz: Du baust moderne Cloud Data & AI Plattformen. Bei uns zahlen sauberes Engineering, Qualitat und Pragmatismus - keine Quick-and-Dirty-Hacks.
• Steile Lernkurve zur Core-Expertise: Wir fordern dich gezielt vom Spezialisten zum Trusted Advisor. Zertifizierungen (Databricks, Azure, AWS) gehen voll auf uns!
• Dein Spielfeld: Vom agilen Startup bis zum DAX-Konzern. Du beratst auf Augenhohe und setzt innovative Konzepte direkt in die Realitat um.
• Best-in-Class Setup: Arbeite mit State-of-the-Art Cloud-Technologien und Premium-Equipment.
• Echte Teamkultur: Internationaler Austausch und flache Hierarchien im Herzen des Ruhrgebiets. Wir feiern Erfolge gemeinsam - gerne auch mal nach Feierabend oder unseren Teamevents.
• Work-Life-Balance: Flexibilitat ist bei uns Standard, kein Benefit. Home-Office und individuelle Modelle sorgen dafur, DASS dein Job zu deinem Leben passt.

Bewerbungsprozess

Dein Weg in unser Team:

• Step 1: Das Kennenlernen (Culture Fit) Nach deiner Bewerbung laden wir dich zu einem ersten Video-Call mit unserer HR-Managerin Jana ein. Hier tauschen wir uns ganz unverbindlich uber deine Motivation und unsere Unternehmenskultur aus - wir wollen herausfinden, ob wir menschlich zusammenpassen. (ca. 30 - 40 Min.)
• Step 2: Deep Dive (Fachlicher Austausch) In der zweiten Runde geht es in die Tiefe. Wir laden dich vorzugsweise personlich in unser Office nach Essen ein (alternativ per Video), um mit unserer Grunder- und Partner-Crew uber fachliche Konzepte, deine methodische Herangehensweise und erste Projektideen zu sprechen. (ca. 60 - 90 Min.)
• Step 3: Finaler Check (Optional) Qualitat und Passgenauigkeit sind uns wichtig. In seltenen Fallen vereinbaren wir ein drittes, kurzes Gesprach, um spezifische offene Punkte zu klaren oder letzte Details zu deiner zukunftigen Rolle zu besprechen.
• Step 4: Welcome on Board! Wenn alles passt, folgt die finale Phase: Wir unterbreiten dir ein attraktives Vertragsangebot und freuen uns darauf, gemeinsam mit dir die Datenstrategien unserer Kunden auf das nachste Level zu heben.

Was du mitbringst:

• Erste bis mehrjahrige praktische Erfahrung im Bereich Data Engineering, Machine Learning Engineering, AI Engineering oder in einer vergleichbaren Rolle
• Gute Kenntnisse in Databricks
• Gute Kenntnisse in Python, SQL, Spark und PySpark
• Praxiserfahrung mit mindestens einer Cloud-Plattform, idealerweise Azure oder AWS
• Erfahrung im Aufbau oder in der Weiterentwicklung moderner Datenplattformen in der Cloud
• Erfahrung mit MLflow, Model Serving und Vector Search, idealerweise im Databricks-Umfeld
• Grundlegendes bis gutes Verstandnis moderner AI-/LLM-Konzepte, z. B. RAG, Retrieval, Evaluation, Serving und produktiver GenAI-Anwendungen
• Gutes Verstandnis fur Lakehouse-Architekturen, Datenmodellierung und produktive Datenprozesse
• Erste Erfahrung in den Bereichen Data Governance, Data Quality, Security und Monitoring
• Sicherer Umgang mit Git und idealerweise erste Erfahrung mit CI/CD und Infrastructure as Code
• Abgeschlossenes Studium in Wirtschaftsinformatik, Informatik, Data Science oder einem vergleichbaren Studiengang
• Strukturierte, eigenverantwortliche und losungsorientierte Arbeitsweise
• Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse

Woruber wir uns zusatzlich freuen:

• Erfahrung mit Terraform oder OpenTofu
• Erfahrung mit Kafka, CDC oder eventgetriebenen Architekturen
• Kenntnisse in Airflow, dbt oder vergleichbaren Tools
• Erfahrung in der Anbindung unterschiedlicher Quellsysteme
• Freude an der Zusammenarbeit mit Kunden und interdisziplinaren Teams
• Zertifizierungen im Umfeld von Databricks, Azure oder AWS

• Step 2: Deep Dive (Fachlicher Austausch) In der zweiten Runde geht es in die Tiefe. Wir laden dich vorzugsweise personlich in unser Office nach Essen ein (alternativ per Video), um mit unserer Grunder- und Partner-Crew uber fachliche Konzepte, deine methodische Herangehensweise und erste Projektideen zu sprechen. (ca. 60 - 90 Min.)
• Step 3: Finaler Check (Optional) Qualitat und Passgenauigkeit sind uns wichtig. In seltenen Fallen vereinbaren wir ein drittes, kurzes Gesprach, um spezifische offene Punkte zu klaren oder letzte Details zu deiner zukunftigen Rolle zu besprechen.
• Step 4: Welcome on Board! Wenn alles passt, folgt die finale Phase: Wir unterbreiten dir ein attraktives Vertragsangebot und freuen uns darauf, gemeinsam mit dir die Datenstrategien unserer Kunden auf das nachste Level zu heben.