System Engineer - Data Science

• Flexibilität: Unsere Teams entscheiden sich je nach Aufgabengebiet, welche Aufteilung zwischen mobilem Arbeiten und Präsenz vor Ort sinnvoll ist. Zudem bieten wir flexible Arbeitszeiten und 30 Urlaubstage.
• Corporate Benefits: Sie haben die Möglichkeit, monatlich wechselnde, attraktive Mitarbeiterrabatte zu nutzen.
• Vorsorgen für die Zukunft: Profitieren Sie von einer betrieblichen Altersvorsorge mit Arbeitgeberzuschuss.
• Weiterbildung: Wir unterstützen Ihre persönliche und berufliche Entwicklung mit einem vielseitigen Schulungsangebot - von internen Trainings durch erfahrene Kollegen bis hin zu externen Weiterbildungen.
• Individueller Start: Ein umfassendes Onboarding-Event ermöglicht Ihnen den idealen Einstieg.
• Kultur & Zusammenarbeit: Wir leben eine Unternehmenskultur mit offenen Türen und wertschätzender Atmosphäre, in der Ihre Eigeninitiative sowie Ihr Engagement gefördert werden.
• Moderne Ausstattung: Sie erhalten ein Smartphone und Notebook mit Betriebssystem nach Wahl.

Als inhabergeführtes, unabhängiges Systemhaus, mit Leidenschaft, Bodenhaftung und hoher Servicequalität begleiten wir unsere Kunden von der Planung bis zum Betrieb. Deutschlandweit stehen wir als Partner für zukunftssichere IT-Lösungen und legen besonders großen Wert auf den persönlichen Austausch.

• Abgeschlossenes IT-orientiertes Studium - z. B. im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, Medieninformatik, Software-Engineering, Mathematik, Physik
• Mehrjährige praktische Erfahrung sowie fachliche Expertise in einem der folgenden Bereiche:
• GenAI, Cloud Architekturen im Data-Science-Kontext, Infrastructure as Code, oder Data Mining
• Entsprechend Ihrer fachlichen Expertise und erworbenen Kompetenzen sind Sie in einer der folgenden Technologien bzw. einem der Themenbereiche spezialisiert:
• RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) und relevante Aspekte wie Evaluierung, Sicherheit, Performance, Quantisierung
• Microsoft Azure (insbesondere Projekterfahrung in Azure ML, AI Foundry, Azure OpenAI) oder vergleichbare Cloud-Umgebungen
• verteilte Datenverarbeitung und in der Entwicklung containerisierter Services (z. B. auf Kubernetes)
• klassisches Machine-Learning- und statistische Verfahren auf Business-Probleme
• Tiefgehende Kenntnisse in der Entwicklung mit Python und Machine-Learning- / Deep-Learning-Frameworks in Kundenprojekten
• Fundiertes Wissen über SQL oder Spark und idealerweise verteilten Datenverarbeitungs- oder Cluster-Computing-Frameworks
• Erfahrung in der Kundenberatung und Freude am Präsentieren der Arbeit, wobei Selbstorganisation und Arbeiten im Team vorausgesetzt wird
• Idealerweise verfügen Sie über Kenntnisse in einer oder mehreren der folgenden Technologien:
• Ansible, Terraform, Kubernetes, Zeitreihenanalyse, Infrastructure as Code, NLP, NoSQL, Streaming-Systeme, Data-Science-Plattformen oder Model Deployment
• Gute Kommunikationsfähigkeiten mit sehr guten Deutsch- (Level C1 oder höher) und Englischkenntnissen (Level B2 oder höher) sowie Reisebereitschaft innerhalb Deutschlands

Als eines der führenden Systemhäuser in Deutschland bieten wir Ihnen vielfältige Möglichkeiten in einem spannenden Berufsumfeld und einer wachsenden Branche Ihre berufliche Heimat zu finden. Bei uns haben Sie den Freiraum, innovative Lösungen zu entwickeln, die schon heute in die Zukunft reichen und sich langfristig bewähren., Data Science in der SVA vereint vier starke Bereiche: GenAI, Data Science Infrastructure, Data Science Cloud und Data Mining. Gemeinsam arbeiten wir mit modernsten Daten- und KI-Technologien an Projekten, die echten Impact haben und das Business spürbar weiterbringen. Dabei bieten wir Ihnen den Freiraum, eigene Ideen einzubringen und weiterzuentwickeln.

Bei uns tauchen Sie tief in anspruchsvolle Data-Science-Themen ein und werden Teil eines interdisziplinären Teams aus erfahrenen Data Scientists, System Engineers und Fachexperten (m/w/d). Gemeinsam entwickeln wir datengetriebene Lösungen für reale Business-Herausforderungen.

Je nach Einsatzgebiet und Spezialisierung arbeiten Sie an ausgewählten Themen aus den folgenden Aufgabenfeldern:

• Sie analysieren IT-Landschaften sowie Use Cases und bauen die spezifische Architektur auf, um die Kundenbedürfnisse optimal abzudecken. Dazu stehen Sie im Austausch mit unseren Kunden, beraten und schlagen geeignete Lösungen vor.
• Daten- und KI-getriebene Use Cases mit klarem Business-Mehrwert werden von Ihnen konzipiert, implementiert und kontinuierlich weiterentwickelt.
• Zur Beantwortung konkreter betriebswirtschaftlicher Fragestellungen setzen Sie klassische Machine-Learning-Methoden sowie statistische Verfahren ein, beispielsweise in den Bereichen Zeitreihenanalyse, Forecasting oder Predictive Maintenance.
• Sie entwickeln moderne KI-Anwendungen mit Schwerpunkt auf Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) unter Berücksichtigung von Evaluierung, Sicherheit, Performance, Quantisierung sowie - bei Bedarf - Fine-Tuning und agentischen Ansätzen.
• Sie designen, implementieren und betreiben skalierbare Data-Science- und KI-Architekturen in Public-, Private- und Hybrid-Cloud- sowie On-Prem-Umgebungen, einschließlich verteilter Datenverarbeitung, containerisierter Services (z. B. Kubernetes) und Infrastructure-as-Code.