Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Daten-Zukunft mit innovativen AI-Lösungen und arbeite an spannenden Projekten.
- Unternehmen: Capgemini – ein vielfältiges Unternehmen, das Innovation und Inspiration fördert.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten, Weiterbildungsangebote und Gesundheitsprogramme.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit exzellenten Karrierechancen und internationalem Netzwerk.
- Warum dieser Job: Sei Pionier*in in der Datenwelt und mache einen echten Unterschied mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenplattformen, Python, SQL und modernen Data Stacks erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Deine Rolle als Senior Data & AI Engineer (w/m/d) bist du nicht nur Entwickler*in – du bist Gestalter*in der Daten-Zukunft. Gemeinsam mit einem dynamischen, leidenschaftlichen Team hast du die Chance, an wegweisenden Projekten und spannenden Herausforderungen in unterschiedlichsten Branchen mitzuwirken. Deine Arbeit reicht von der ersten Datenaufnahme über anspruchsvolle Transformationen und Qualitätssicherung bis hin zur Bereitstellung für modernste Analytics-, Reporting- und (Gen)AI-Use‑Cases. Dabei bist du Pionier*in, wenn es darum geht, innovative AI‑Lösungen in die Datenwelt zu integrieren und so den technologischen Wandel aktiv voranzutreiben.
Du verantwortest Datenlösungen über den gesamten Lebenszyklus – von Integration und Betrieb bis zur Weiterentwicklung inkl. Orchestrierung, Scheduling und Monitoring (On‑Prem & Cloud). Du setzt GenAI produktiv für Code, Dokumentation und Tests ein, nutzt verantwortungsvoll Agentic‑AI‑Muster mit Human‑in‑the‑loop und berätst zur sicheren Integration in Daten‑Workflows sowie zu messbaren Use Cases. Du konzipierst skalierbare Lösungen auf AWS, Azure, GCP sowie Databricks/Snowflake, setzt Lakehouse, Batch/Streaming und den Modern Data Stack gezielt ein und unterstützt Angebotsprozesse technisch.
Du modellierst performante Datenmodelle, entwickelst robuste Batch‑ und Streaming‑Pipelines und nutzt SQL effizient für wartbare Abfragen. Du arbeitest mit Git, CI/CD und Tests und verankerst Data Quality, Observability, Kostenkontrolle sowie Security‑ und Governance‑Anforderungen. Du berätst Kund*innen, moderierst Workshops, erstellst Demos/PoCs, überführst Ergebnisse in Backlogs und arbeitest eng mit Architektur‑, Produkt‑ und Delivery‑Teams zusammen.
Dein Profil: Mehrjährige Praxis in produktionsreifen Datenplattformen und ‑pipelines im Projekt‑ und Consulting‑Umfeld. Senior‑Level‑Erfahrung in mindestens einer Umgebung (AWS, Azure, GCP, Databricks, Snowflake) inklusive relevanter Services; sicherer Umgang mit dem Modern Data Stack (z. B. dbt, Airflow). Exzellente Python‑ und SQL‑Kenntnisse; Erfahrung in Datenmodellierung, ETL/ELT und Streaming; sicher im Umgang mit Git, CI/CD und Tests; Kenntnisse in Data Quality, Observability/Cost Control sowie Security‑ und Governance‑Basics. Praktische Erfahrung im Engineering‑Kontext (Code, Tests, Dokumentation); Verständnis agentischer Muster inklusive Human‑in‑the‑Loop und robuster Integrations‑Patterns in Daten‑Workflows. Erfahrung in Anforderungsanalyse und Backlog‑Strukturierung; Workshop‑ und Moderationskompetenz; Options‑ und Trade‑off‑Analysen; Schätzmethoden (z. B. T‑Shirt, PERT); PoC‑ und Demo‑Konzeption sowie adressatengerechte Kommunikation. (Wirtschafts‑)Informatik, MINT oder vergleichbare Qualifikation bzw. äquivalente Berufserfahrung; Deutsch und Englisch verhandlungssicher; projektbezogene Reisebereitschaft.
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 fareWelcome!, Work‑life‑balance, Mitarbeiterrabatte, Team- und Sportevents.
EEO Statement: 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.
Senior Data & AI Engineer (w/m/d) Arbeitgeber: Capgemini
Capgemini ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, Ihre Karriere aktiv zu gestalten und in einem unterstützenden, globalen Team zu arbeiten. Mit einem Fokus auf kontinuierliches Lernen, flexiblen Arbeitsmodellen und einer inklusiven Unternehmenskultur fördert Capgemini nicht nur Ihre persönliche und berufliche Entwicklung, sondern bietet auch attraktive Zusatzleistungen wie 5 Wochen Urlaub und ein Fitness-Abonnement. Werden Sie Teil eines innovativen Unternehmens, das an der Spitze der technologischen Transformation steht und sich für eine nachhaltige Zukunft einsetzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data & AI Engineer (w/m/d) 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 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 (w/m/d) 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 & AI Engineer (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!
