Senior AI Engineer - Data & ETL Pipelines (gn)

• Du konzipierst, baust und betreibst skalierbare ETL- und ELT-Pipelines, die Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen aufbereiten, transformieren und für ML-Training sowie Inference-Workloads bereitstellen.
• Du entwickelst robuste Datenpipelines für AI-Anwendungsfälle: von der Batch-Verarbeitung bis zu near-realtime Anforderungen und sorgst für Nachvollziehbarkeit, Qualität und Reproduzierbarkeit der Daten.
• Du implementierst Data-Quality-Frameworks und Monitoring-Mechanismen, damit Datenfehler erkannt werden, bevor sie Modellverhalten beeinflussen.
• Du arbeitest mit Feature Stores und sorgst dafür, dass Feature Engineering nicht in Notebooks stirbt, sondern in produktive Prozesse überführt wird.
• Du integrierst Pipelines in bestehende ML-Plattformen, LLM-Workflows und Produktarchitekturen und denkst dabei stets in Richtung Skalierbarkeit und Kostenkontrolle.
• Du arbeitest eng mit Engineering, Product und Data Science zusammen und bist die technische Brücke zwischen Rohdaten und funktionierender AI., * Hands-on Mentalität: du willst Pipelines bauen, die wirklich laufen, nicht Architekturdiagramme zeichnen
• Hoher Qualitätsanspruch bei Datenqualität und Code-Struktur
• Interesse an realem Produktbezug statt isolierter Infrastrukturarbeit
• Freude an enger Zusammenarbeit mit ML Engineers, Data Scientists und Product Teams, + Datenpipelines als strategisches Kernthema, nicht als notwendiges Übel am Rand von AI-Projekten
• Hoher Gestaltungsspielraum in einem technisch starken Umfeld
• Schnelle Entscheidungswege und eine Kultur, die auf echte Umsetzung setzt

• Präsenzkultur mit echtem Teamfokus, Standort Hamburg

• Warum diese Rolle spannend ist Du arbeitest nicht isoliert an Modellen, sondern gestaltest, wie AI konkret Wert generiert: in echten Prozessen, mit echtem Produktbezug. Hier geht es um:

• AI + Produkt
• AI + Skalierung
• AI + reale Anwendung

Wenn dich reizt, AI nicht nur zu trainieren, sondern zu operationalisieren, dann freuen wir uns auf den Austausch.

• Mehrjährige Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines und ETL/ELT-Architekturen in produktiven Umgebungen
• Sicherer Umgang mit Python sowie SQL und/oder dbt für Datentransformation
• Erfahrung mit Pipeline-Orchestrierung (Airflow, Prefect, Dagster oder vergleichbar)
• Kenntnisse in Cloud-Datenprojekten (AWS, GCP oder Azure) inkl. Storage- und Compute-Diensten
• Verständnis für ML-spezifische Datenanforderungen: Feature Engineering, Trainingsdatenvorbereitung, Datendrift, Reproduzierbarkeit
• Erfahrung mit LLMs, RAG-Systemen oder Agentic Workflows als Downstream-Konsumenten deiner Pipelines von Vorteil
• Erfahrung mit Container-basiertem Deployment und CI/CD

Wir geben nicht nur Unternehmen ein Gesicht, wir geben auch Deiner Karriere die richtige Bühne. Bei workidentity bringen wir Dich mit Arbeitgebern zusammen, die zu Deinen Zielen, Werten und Deinem Potenzial passen. Ob Du den nächsten Karriereschritt planst, eine neue Herausforderung suchst oder Dich strategisch neu ausrichten möchtest: Wir sind an Deiner Seite.

Was uns für Dich besonders macht?

Zugang zu exklusiven Chancen Viele spannende Positionen werden nicht öffentlich ausgeschrieben. Wir öffnen Dir diese Türen zu Unternehmen und Projekten, die zu Dir passen.

Passgenaues Matching Wir verbinden Erfahrung und Marktkenntnis mit moderner Technik. Das Ergebnis: Angebote, die fachlich UND menschlich zu Dir passen.

Persönliche Begleitung Vom ersten Gespräch bis zur Vertragsunterschrift sind wir an Deiner Seite. Wir hören zu, geben klares Feedback und unterstützen Dich bei den nächsten Schritten.

Langfristige Perspektive Wir denken an Deine gesamte Karriere, nicht an eine schnelle Vermittlung. Ob Aufstieg, Wechsel oder Neuausrichtung: wir planen nachhaltig mit Dir.

Vielfalt als Haltung Unterschiede machen uns stärker. Als Teil der Charta der Vielfalt leben wir eine Kultur, die Diversität fördert und individuelle Potenziale sichtbar macht.