AI Data Engineer
Role details
Job location
Tech stack
Job description
Übersetzen und Umsetzen von Anforderungen: Basierend auf fachlichen Anforderungen konzipierst du skalierbare AI- und Data-Architekturen. Du nutzt ML-Inference-Techniken, führst Fine-Tuning durch und entwickelst leistungsfähige Prompt-Engineering-Strategien. Mit deiner Erfahrung in AWS- oder Azure-Cloud-Umgebungen entwirfst du tragfähige Zielarchitekturen für AI-Use-Cases (z. B. RAG-Architekturen, Vektordatenbanken, agentenbasierte Systeme) und bindest diese sauber in bestehende Enterprise-Architekturen ein. Du setzt Infrastructure-as-Code (z. B. Terraform, CloudFormation, Bicep) ein, um reproduzierbare, skalierbare und sichere Umgebungen aufzubauen. Dein Wissen zu MLOps, DevOps und Plattformarchitekturen nutzt du, um AI-Lösungen produktionsreif zu machen.
Verantwortung übernehmen: Du übernimmst die technische Verantwortung für kleinere Projekte oder Teilprojekte - insbesondere für Architekturdesign und technische Umsetzung. Du bewertest Technologieentscheidungen hinsichtlich Skalierbarkeit, Sicherheit, Governance und Kosten. Mit deinem architektonischen Verständnis unterstützt du weniger erfahrene Teammitglieder als technischer Sparringspartner.
Kommunikation ist das Maß aller Dinge: Du bist stets im intensiven Austausch mit
- den Fachbereichen und Architekten für projektbezogene Abstimmungen
- deinen Kunden, um Architekturentscheidungen transparent zu machen und Erwartungsmanagement sicherzustellen
- deinem Projektteam, um technische Exzellenz und Projekterfolg zu gewährleisten
- dem Woodmark Team, um Wissen zu AI-Architekturen, Cloud-Patterns und Best Practices zu teilen
Requirements
Projekterfahrung: Du hast mindestens 2 Jahre Projekterfahrung im Data- oder Cloud-Engineering-Umfeld und ein fundiertes Verständnis moderner Daten- und AI-Architekturen. Du kennst nicht nur Services, sondern verstehst deren Zusammenspiel in skalierbaren Systemlandschaften.
Expertise ist selbstverständlich: Du verfügst über
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering oder Cloud Engineering
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Bereich Machine Learning oder AI
- Sehr gute Kenntnisse in Python (optional Java oder Scala)
- Fundierte Erfahrung mit AWS oder Azure sowie AI-Cloud-Diensten wie Bedrock oder Azure OpenAI
- Erfahrung mit Infrastructure as Code (z. B. Terraform, CloudFormation, Bicep)
- Kenntnisse in Container- und Orchestrierungstechnologien (Docker, Kubernetes, EKS, AKS)
- Erfahrung mit Workflow-Management-Systemen wie Airflow, AWS Step Functions oder vergleichbaren Services
- Idealerweise Erfahrung mit Vektordatenbanken, RAG-Architekturen oder agentenbasierten AI-Systemen
- Ein ausgeprägtes Verständnis für Non-Functional Requirements wie Performance, Security, Compliance und Kostenoptimierung
Intrinsisches Interesse an AI-Innovationen: Du verfolgst technologische Entwicklungen im AI-Markt aktiv und bewertest neue Services und Architekturansätze kritisch hinsichtlich ihres praktischen Nutzens.
Stakeholderorientiertes Denken bringt uns weiter: Du bist erfahren in der Zusammenarbeit mit Stakeholdern auf unterschiedlichen Ebenen - von Fachbereichen bis zur IT-Architektur - und kannst komplexe technische Sachverhalte strukturiert vermitteln.
Support the Making-of-a-Star: Du unterstützt andere Woodmarker:innen aktiv beim Aufbau von AI- und Architekturkompetenz und bringst dein Wissen proaktiv ins Team ein.
Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse: Du bewegst dich sicher in deutschsprachigen Projekten und kannst technische Dokumentation sowie Architekturkonzepte auch auf Englisch verständlich darstellen.
Benefits & conditions
Grasbrunn
- Full-timeEmployment type: Full-time
- €65,500 - €84,500 (XING estimate)
- On-site