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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe skalierbare Daten-Backends für KI-Produkte.
- Arbeitgeber: smartclip ist ein innovatives Unternehmen, das seine eigene KI-Architektur aufbaut.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice, 4-Tage-Arbeitswoche und Zugang zu Weiterbildung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite in einem tech-orientierten Umfeld mit sichtbarem Einfluss.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Software Engineering, Datenpipelines und agilen Teams erforderlich.
- Andere Informationen: Nutze moderne Tools wie Python, SQL und Git in einem kreativen Arbeitsumfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
We’re not just another company piping our data into someone else’s black box. We build our own AI stack — scalable, secure, and 100% under our control. If you\’re tired of patching together pipelines that nobody understands or maintaining legacy ETL monsters, keep reading.
As ourData Engineer – AI , you\’ll own the architecture and operations of our AI applications — from raw data to production-grade services. You’ll work side by side with Data Scientists to make modelsactually usable , and you’ll drive the technical backbone of products that run at scale.
- Visible impact : Your work powers live services — used, tested, and appreciated
- Tech-first environment : We\’re AI-focused by design, not by buzzword
- Shape the future : You’re part of the journey, not just maintaining what’s already there
What You’ll Do
- Design, build & run : Architect scalable data backends to power our AI-driven products
- Bridge the gap : Work closely with Data Scientists to turn prototypes into production
- Automate & optimize : Ensure stability and performance of our AI APIs — and make testing a non-event
- Explore the new : Evaluate bleeding-edge tech in storage, compute, and orchestration — if it\’s open source and promising, you\’ll touch it
- Deep knowledge ofsoftware engineering , including testing and design patterns
- Experience withdata pipelines , storage, and processing techniques
- Aget-code-into-prod mentality — you care about robustness and performance
- You thrive inagile , cross-functional teams where people ship fast and learn faster
Your Tools
- Python – For building clean, scalable data pipelines and backend services.
- SQL – You write efficient queries and know your way around complex joins and large datasets.
- Git – Version control is second nature. You know how to branch, commit, and collaborate cleanly.
Bonus Skills (nice to have): Apache Hadoop, Spark /Docker, Kubernetes /Grafana, Prometheus, Graylog / Jenkins / Java, Scala /Shell scripting
We build with the tools we love (and we love good tools):TypeScript, Node.js, React, Python, SQL, Scala, Java, Docker, Kubernetes, AWS, GCP, C++, GitHub , and the occasional caffeine-fueled whiteboard sketch. And we’re not afraid to throw something out if there’s a better way. Check out our open source stuff:github.com/smartclip
What’s in Your Loot Box
- Top-tier hardware (Mac/Linux/whatever you need)
- Paid access toCoursera, Udacity, conferences, hackathons & coaching
- \“Smart Fridays\“ –our 4-day workweek to protect your flow
- Flexible hours & remote work – we trust you to do your thing
- JobRad +Urban Sports Club deals +free RTL+ subscription
Ready to build AI that runs in production?
Drop us a line — we’d love to hear from you.
HR Contact
Sarah Leers
Company: smartclip Europe GmbH
State/Region: Hamburg
Postal Code: 10405, 20457, 33332
Job ID: 280600
Datum: 13.06.2025
Hamburg, HH, DE, 20457
#J-18808-Ljbffr
Data Engineer (f/m/d) - AI Arbeitgeber: Dorling Kindersley Limited
Kontaktperson:
Dorling Kindersley Limited HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer (f/m/d) - AI
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups in der Daten- und KI-Community, um Kontakte zu knüpfen. Oftmals erfährst du so von offenen Stellen, bevor sie offiziell ausgeschrieben werden.
✨Tip Nummer 2
Zeige deine technischen Fähigkeiten! Arbeite an persönlichen Projekten oder Open-Source-Beiträgen, die deine Kenntnisse in Python, SQL und anderen relevanten Technologien demonstrieren. Teile diese Projekte auf Plattformen wie GitHub, um potenzielle Arbeitgeber zu beeindrucken.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe häufige Fragen zu Datenpipelines, ETL-Prozessen und Software-Engineering-Prinzipien. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Problemlösungsfähigkeiten zu schärfen.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über die neuesten Trends in der KI und Datenverarbeitung! Lies Fachartikel, Blogs und nimm an Webinaren teil, um dein Wissen aktuell zu halten. Dies zeigt dein Engagement und deine Leidenschaft für das Feld während des Vorstellungsgesprächs.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (f/m/d) - AI
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen und Fähigkeiten, die für die Position als Data Engineer – AI wichtig sind. Notiere dir, welche Technologien und Tools besonders betont werden.
Betone relevante Erfahrungen: In deinem Lebenslauf und Anschreiben solltest du deine Erfahrungen mit Datenpipelines, Softwareengineering und den genannten Tools wie Python, SQL und Git hervorheben. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Stelle interessierst und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Vision des Unternehmens passen. Betone deine Leidenschaft für AI und innovative Technologien.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält. Eine saubere und fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen guten Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dorling Kindersley Limited vorbereitest
✨Verstehe die Architektur
Mach dich mit der Architektur von Datenpipelines und AI-Anwendungen vertraut. Sei bereit, deine Ideen zur Verbesserung der bestehenden Systeme zu teilen und zeige, dass du die Verantwortung für die Architektur übernehmen kannst.
✨Zeige deine Programmierkenntnisse
Bereite dich darauf vor, Fragen zu Python, SQL und anderen relevanten Technologien zu beantworten. Du solltest in der Lage sein, effiziente Abfragen zu schreiben und komplexe Datenstrukturen zu verstehen.
✨Zusammenarbeit mit Data Scientists
Betone deine Fähigkeit, eng mit Data Scientists zusammenzuarbeiten. Erkläre, wie du Prototypen in produktionsreife Anwendungen umsetzt und welche Erfahrungen du dabei gesammelt hast.
✨Agilität und Anpassungsfähigkeit
Hebe hervor, dass du in agilen, funktionsübergreifenden Teams arbeitest und schnell lernst. Teile Beispiele, wie du in der Vergangenheit auf Veränderungen reagiert hast und wie du zur Effizienz des Teams beigetragen hast.
