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# Data & AI Engineer gesucht in Munich

- **Company:** Medipulse
- **Location:** München, Germany (Remote available)
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Databases, Information Engineering, Extract Transform Load (ETL), Python (Programming Language), Machine Learning, SQL Databases, Large Language Models
- **Published:** July 29, 2026
- **Apply:** https://www.lokale-kleinanzeigen.de/stellenanzeige/data+und+ai+engineer+m+w+d_l16504983.html

## About the Role

* Du hast Erfahrung im Data Engineering und/oder im Bereich Machine Learning / KI - ob frisch durchgestartet oder mit einigen Jahren auf dem Buckel
 * Du bist sicher in Python und im Umgang mit SQL und Datenbanken
 * Du hast Erfahrung mit dem Aufbau von Datenpipelines (ETL/ELT) und arbeitest strukturiert mit größeren Datenmengen
 * Erfahrung mit ML-Frameworks und/oder LLMs ist ein Plus
 * Du arbeitest selbstständig, denkst mit und übernimmst gerne Verantwortung
 * Lust, dich in eine komplexe Fachdomäne (medizinische Abrechnung) einzuarbeiten
 * Du sprichst fließend Deutsch und hast gute Englischkenntnisse

## Description

Als Data & AI Engineer baust du das datenseitige Rückgrat von MediPulse. Du entwickelst die Pipelines, die medizinische Abrechnungsdaten aus unterschiedlichsten Praxissystemen verarbeiten, und bringst KI dort zum Einsatz, wo sie echten Mehrwert schafft: bei der Analyse, Automatisierung und Optimierung der Abrechnung. Kurz: Du machst aus rohen Daten die Intelligenz, die unser Produkt einzigartig macht., Das erwartet dich:

 * Entwicklung und Betrieb robuster Datenpipelines für die Verarbeitung medizinischer Abrechnungs- und Praxisdaten
 * Integration und Aufbereitung unterschiedlichster Datenquellen aus Praxisverwaltungssystemen
 * Entwicklung und Einsatz von KI-/ML-Modellen zur Analyse, Automatisierung und Optimierung von Abrechnungsprozessen
 * Aufbau sauberer Datenmodelle und Sicherstellung von Datenqualität und -integrität
 * Enge Zusammenarbeit mit Produkt und echten Praxen, um datengetriebene Features von der Idee bis zum Live-Deployment zu bringen
 * Mitgestaltung unserer Data- und AI-Architektur und technischer Entscheidungen


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