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

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.