Auf einen Blick
- Aufgaben: Architektonische Gestaltung und Skalierung von Datenpipelines für KI-Modelle in der Robotik.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Robotik und KI mit flacher Hierarchie.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Mitarbeitervergünstigungen und ein internationales Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Schnelles Wachstum in einer sich schnell entwickelnden Branche mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Robotik und mache einen echten Unterschied in der KI-Entwicklung.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data/ML Engineering und fortgeschrittene Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 264 - 264 € pro Stunde.
Description
The Opportunity
We’re looking for a Senior Data Platform Engineer to architect and scale the data backbone powering next-generation AI models in robotics and real-world environments.
This role sits at the intersection of distributed systems, multimodal data processing, and applied machine learning, with a strong focus on building high-quality datasets for robotic foundation models.
You will ensure that data pipelines, infrastructure, and data strategy directly translate into measurable improvements in model performance.
- Your Responsibilities
- Drive the model–data loop by connecting application requirements with data collection, and translating model failures into data-driven improvements through collection, curation, and augmentation
- Build and scale distributed data pipelines (Ray/Anyscale or similar) for TB-scale video, sensor, and robotics datasets
- Design multimodal data schemas aligning video, actions, and high-frequency sensor streams
- Develop Python tooling for data quality, including cleaning, anomaly detection, and dataset versioning
- Own dataset quality and coverage, including annotation workflows, data diversity, and storage trade-offs
- Lead a small team and coordinate with data providers and annotation vendors
- Oversee real-world data collection, including technical setup, compliance, and secure data handling
- Technologies
- Python (advanced, production-grade)
- Ray / Anyscale or Apache Spark
- AWS / GCP for large-scale data and GPU training pipelines
- Video and sensor data formats (H.264/H.265, ROS bags, MCAP)
- Py Torch, Num Py
- DVC, Lake FS or similar data versioning tools
- Distributed data processing and storage systems
Requirements
- Must Have
- 5+ years in Data/ML Engineering, including 2+ years in a senior or lead role
- Experience with large-scale real-world data (robotics, autonomous systems, or video AI)
- Strong experience with Ray/Anyscale or Spark for distributed pipelines
- Advanced Python (performance, concurrency, ML stack like Num Py/Py Torch)
- Experience working with video and sensor data formats (e. g., H.264/H.265, ROS bags, MCAP)
- Experience building scalable data pipelines for GPU-based training workloads (AWS/GCP)
- Experience with data versioning tools such as DVC or Lake FS
- Proven experience owning systems and mentoring engineers
- Nice to Have
- Experience building datasets for multimodal foundation models (VLA, VLM or similar)
- Robotics fundamentals (sensor synchronization, 3D transforms)
- Experience with active learning or data-centric ML workflows
Benefits
- Competitive compensation package
- Various employee subsidies and perks, including public transportation and Wellpass
- Work with a world-class team in a flat hierarchy, with direct collaboration alongside the founders and engineering team
- Opportunity to make a real impact by working on cutting-edge robotics and AI systems
- Fast growth potential in a rapidly evolving company and industry
- International office environment with English as the official working language
- Recruiting Process
Your recruiting partner for this role is Madhulika (she/her).
The process includes a screening interview, two virtual technical interviews, and an onsite visit to our office in Munich to meet with the team.
We hire across backgrounds, identities, and experiences, and we are committed to a workplace where everyone belongs. Discrimination has no place here.
If you need any accommodations during the recruiting process, just reach out to your recruiting partner.
Senior Data Platform Engineer (F/M/D) in München Arbeitgeber: Animore
Als Operations Manager in unserem Datenkollektionszentrum in München haben Sie die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Entwicklung von KI- und Robotersystemen konzentriert. Wir bieten ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket, zahlreiche Mitarbeitervergünstigungen sowie die Chance, direkt mit den Gründern und dem Engineering-Team zusammenzuarbeiten. Unsere flache Hierarchie fördert eine offene Kommunikation und ermöglicht es Ihnen, einen echten Einfluss auf unsere Betriebsabläufe und Effizienzsteigerungen zu nehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Platform Engineer (F/M/D) in München erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Animore zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Platform Engineer (F/M/D) in München mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Data Platform Engineer (F/M/D) bei Animore gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Animore vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Animore entscheidend sein!