Senior Data & AI Engineer Sovereign Cloud (w/m/d)

Senior Data & AI Engineer Sovereign Cloud (w/m/d)

Berlin Vollzeit 55000 - 70000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Capgemini

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative Datenlösungen und setze KI-Tools verantwortungsvoll ein.
  • Unternehmen: Capgemini – ein globales Unternehmen mit einem inspirierenden, kollaborativen Netzwerk.
  • Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten, umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten und Gesundheitsangebote.
  • Weitere Informationen: Vielfältige Team-Events und ein internationales Netzwerk warten auf dich.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite an nachhaltigen Lösungen für führende Organisationen.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Datenplattformen, SQL, Python und ETL/ELT-Prozessen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.

Wenn du dich für Capgemini entscheidest, wählst du ein Unternehmen, in dem du die Möglichkeit hast, deinen Karriereweg selbst zu gestalten.

Du wirst von einem kollaborativen Netzwerk von Kolleg*innen auf der ganzen Welt unterstützt und inspiriert und kannst neu definieren, was möglich ist.

Schließe dich uns an und unterstütze die führenden Organisationen der Welt, den Wert von Technologie zu erschließen und eine nachhaltigere, inklusivere Welt zu gestalten.

  • Deine Rolle
  • Du begleitest alle relevanten Phasen einer Datenlösung – von der Anforderungsaufnahme über Integration und Betrieb bis hin zu Monitoring und kontinuierlicher Optimierung.

Dabei stellst du robuste, transparente Datenflüsse in regulierten Umgebungen sicher.

  • Du setzt KI‑ und Gen AI‑Tools verantwortungsvoll ein, z.

B. zur Unterstützung bei Code‑Erstellung, Dokumentation, Tests und Qualitätssicherung.

Gemeinsam mit Kund*innen und Projektteams entwickelst du sichere Integrationsmuster und wirkst an deren Umsetzung in agentenbasierten Lösungen mit.

  • Du konzipierst und entwickelst skalierbare Architektur‑ und Plattformlösungen für On‑Premise‑, Hybrid‑ oder Sovereign‑Cloud‑Umgebungen.

Dabei berücksichtigst du Anforderungen an Daten‑ und Plattform‑Souveränität und nutzt Open‑Source‑Technologien (z.

B. aus dem Apache‑Ökosystem, Kubernetes oder distributionsbasierte Plattformen), optional ergänzt durch kommerzielle Komponenten wie IBM watsonx.

Du setzt moderne Lakehouse‑Konzepte sowie Batch‑ und Streaming‑Verarbeitung ein.

  • Du modellierst Daten effizient (z.

Star‑Schema, Normalformen oder Data Vault) und entwickelst skalierbare Datenpipelines mit Python, SQL sowie gängigen ETL‑/ELT‑Frameworks und Tools wie Airflow oder dbt.

Ziel ist die Bereitstellung qualitativ hochwertiger Datenprodukte für Analytics, Reporting und KI‑Anwendungen.

  • Du integrierst Security‑by‑Design‑Prinzipien, berücksichtigst geltende Compliance‑ und Governance‑Anforderungen und arbeitest mit etablierten Entwicklungsstandards (z.

Git, CI/CD, testbare Komponenten).

Themen wie Datenqualität, Observability, Kosten‑, Performance‑ und Sicherheitsaspekte fließen dabei kontinuierlich in deine Arbeit ein.

  • Du moderierst Workshops, analysierst fachliche und technische Anforderungen und überführst diese in strukturierte Backlogs.

Du entwickelst Demos, präsentierst Ergebnisse und lieferst technischen Input für Angebote.

Darüber hinaus unterstützt du den Wissenstransfer im Team und in der Community, z.

B. durch Coaching oder fachlichen Austausch.

  • Dein Profil
  • Du verfügst über umfangreiche praktische Erfahrung im Aufbau, Betrieb und in der Weiterentwicklung produktionsreifer Datenplattformen und ‑pipelines, idealerweise im öffentlichen Sektor oder in hochregulierten, souveränen Umgebungen.
  • Du besitzt fundierte Kenntnisse im Open‑Source‑Daten‑ und Plattform‑Ökosystem (z.

Apache Stack, Cloudera) sowie optional in IBM watsonx.

Zudem hast du Erfahrung mit On‑Prem‑Architekturen, hybriden Plattformen oder souveränen Cloud‑Modellen.

  • Du verfügst über sehr gute Kenntnisse in SQL, Python, Datenmodellierung sowie ETL/ELT‑Prozessen.

Orchestrierungswerkzeuge wie Airflow, Automatisierungstools wie dbt sowie Git, CI/CD, Testautomatisierung und gängige Governance‑ und Security‑Standards setzt du sicher ein.

  • Du nutzt KI‑gestützte Werkzeuge wie Copilot oder Claude im Engineering‑Kontext und verstehst agentische Muster sowie deren sichere und souveräne Integration in Datenplattformen.
  • Du bist in der Lage, Anforderungen strukturiert aufzunehmen, Workshops zu moderieren und komplexe technische sowie fachliche Zusammenhänge verständlich darzustellen.

Du kannst Trade‑offs transparent erklären und adressatengerecht einordnen.

  • Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts‑)Informatik, eines MINT‑Fachs oder über eine vergleichbare Qualifikation durch praktische Erfahrung.

Sehr gute Deutsch‑ und Englischkenntnisse sowie projektbezogene Reisebereitschaft runden dein Profil ab.

  • Deine Benefits
  • Flexible Arbeitszeit- und Auszeitmodelle
  • Mobiles Arbeiten – auch hybrid von Zuhause aus
  • Jobfahrrad-Programm
  • Mobilitätsbudget
  • Vielfältiges Weiterbildungsangebot
  • Internationales Netzwerk
  • Kooperation mit dem pme Familienservice
  • Deferred Compensation – im Alter gut abgesichert
  • Verlängerte Entgeltfortzahlung im Krankheitsfall
  • Gesundheitsangebote
  • Attraktiver Arbeitsplatz für Menschen mit Handicap

• Kontakthalteprogramm fare Welcome!

  • Work-life-balance
  • Mitarbeiterrabatte
  • Team- und Sportevents

Wir legen großen Wert auf die Vereinbarkeit von Arbeit und Privatleben.

Du hast die Möglichkeit, hybrid aus dem Office, von zu Hause oder an anderen Capgemini Standorten in Deutschland zu arbeiten.

Gleichzeitig bietet Capgemini dir flexible Arbeitszeitmodelle.

Sämtliche in der Anzeige genannten Nebenleistungen geben lediglich einen ersten Überblick ohne Anerkennung einer Rechtspflicht.

Sie richten sich nach den jeweils gültigen Betriebsvereinbarungen, Policies, betrieblichen Regelungen und Anspruchsvoraussetzungen zum Zeitpunkt des Eintritts in das Unternehmen.

Capgemini lebt Vielfalt am Arbeitsplatz.

Diversität sorgt in unserem Unternehmen für Inspiration und Innovation.

Wir freuen uns besonders über Bewerbungen von qualifizierten Talenten, unabhängig von Herkunft, Nationalität, Geschlecht, Hautfarbe, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Alter, Behinderung, sexueller Orientierung und Lebensphase.

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Capgemini

Kontaktdaten:

Capgemini Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data & AI Engineer Sovereign Cloud (w/m/d) erhalten könnten

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 Capgemini 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 & AI Engineer Sovereign Cloud (w/m/d) mit Bravour zu bestehen

Datenmodellierung
SQL
Python
ETL/ELT-Prozesse
Airflow
dbt
Open-Source-Technologien

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 & AI Engineer Sovereign Cloud (w/m/d) bei Capgemini gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Capgemini 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 Capgemini entscheidend sein!