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# Senior Consultant Data & AI Engineer DACH-Region / Remote

- **Company:** QUNIS GmbH
- **Location:** Bergkirchen, Germany (Remote available)
- **Experience:** Expert
- **Salary:** €75,000.0 - €95,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Airflow, Amazon Web Services, Amazon S3, Apache HTTP Server, Microsoft Azure, Big Data, Cloud Computing, Databases, Query Languages, Python (Programming Language), Google Cloud, Cloud Platform System, Azure Data Factory, Apache Spark, Backend, Data Lakes, Kubernetes, Data Analytics, Dask, Apache Kafka
- **Published:** August 2, 2026
- **Apply:** https://www.xing.com/jobs/brannenburg-senior-consultant-data-ai-engineer-dach-region-remote-155841125

## About the Role

* Sehr gute Kenntnisse in relationalen Datenbanksystemen sowie Abfragesprachen.
 * Mehrjährige Berufserfahrung in der Entwicklung von Backend- oder Datenmanagementprozessen, idealerweise innerhalb hochskalierender Umgebungen (z. B. mit Apache Airflow, Azure Data Factory).
 * Kenntnisse von Big-Data-Technologien, -Architekturen und -Infrastrukturen (z. B. Spark, Python/dask, Apache Iceberg / Delta Lake, ADLS/S3, Kafka, Dremio).
 * Erfahrung mit mindestens einer der gängigen Cloud-Plattformen oder Cloud-Nativen Architekturen (z. B. Azure, Google Cloud, AWS, Kubernetes).
 * Gute Moderations- und Präsentationsfähigkeiten sowie ein sicheres Auftreten in Kundensituationen.
 * Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse sowie Spaß an der Kommunikation mit Kunden.

## Description

* Analyse von fachlichen und technischen Anforderungen an Architekturen im Rahmen unserer Kundenprojekte und deren Geschäftsmodellen.
 * Entwicklung von Datenarchitekturen für moderne Data & Analytics-Plattformen
 * Konzeption, Implementierung und Monitoring von Data & Analytics-Plattformen sowie die dazugehörigen Use Cases.
 * Entwicklung und Umsetzung von Infrastruktur-, Security- und Cloudkonzepten.
 * Research und Mitarbeit in Domänen, Leuchttürmen und weiteren Lernformaten.
 * Entwicklung und Etablierung von Standards / Best-Practices für skalierbare Datenarchitekturen.


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