Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung von Datenpipelines für innovative KI-Lösungen in der Pharma- und Lebenswissenschaftsbranche.
- Unternehmen: Ein aufstrebendes KI-Unternehmen in München mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeitsumfeld, hybride Arbeitsmöglichkeiten und Unterstützung bei der beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Wachsendes Team mit Möglichkeiten zur Mentorship und Karriereentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an bedeutenden Projekten mit echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Datenverarbeitung, starke Python-Kenntnisse und Interesse an KI-Systemen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Kannst du die Dateninfrastruktur unter dem KI-Produkt aufbauen? Wir arbeiten mit einem der aufstrebenden KI-Stars in München, der agentische KI-Lösungen entwickelt, um die Pharma- und Lebenswissenschaftsbranche für immer zu verändern! Sie bauen nicht einfach nur einen weiteren KI-Chatbot; ihre Plattform hilft Teams, fragmentierte, chaotische und geschäftskritische Daten zu verstehen und sie durch KI-native Workflows, Automatisierung und intelligente Dateninfrastruktur in nutzbare Intelligenz umzuwandeln.
Das Unternehmen stellt jetzt einen Lead Data Engineer, AI Systems ein, der die Datenebene besitzt, die das Produkt antreibt. Wenn du ernsthafte Datenpipelines gebaut hast, die Orchestrierung und Datenqualität tief verstehst und näher an angewandter KI arbeiten möchtest, könnte dies eine starke Passung sein.
- Verantwortung für das Design, den Aufbau und die Skalierung von Datenpipelines, die KI-gesteuerte Produkte unterstützen.
- Aufbau robuster Ingestions-, Transformations- und Validierungspipelines für komplexe Unternehmensdaten.
- Entwicklung einer Dateninfrastruktur, die LLM-gestützte Extraktion, Automatisierung und Analyse unterstützt.
- Arbeiten mit fragmentierten, unstrukturierten und semi-strukturierten Daten aus wertvollen Geschäftsumgebungen.
- Erstellung von Systemen für Datenqualität, Bewertung, Zuverlässigkeit und Rückverfolgbarkeit.
- Hilfe bei der Definition der technischen Richtung der Datenfunktion, während das Unternehmen wächst.
- Unterstützung und später Führung von Junior Engineers, während das Team wächst.
Die stärkste Passung wird jemand mit einem ernsthaften Hintergrund in der Datenverarbeitung sein, der sich für KI begeistert, anstatt jemand, der nur leichte LLM-Anwendungen gebaut hat.
- Starke Python-Engineering-Erfahrung.
- Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau produktionsreifer Datenpipelines.
- Erfahrung mit modernen Datenwerkzeugen wie dbt, SQL, Postgres, Datenlager oder Datenseen.
- Starkes Verständnis von Datenmodellierung, Datenqualität und Pipeline-Zuverlässigkeit.
- Erfahrung im Umgang mit chaotischen, hochvolumigen oder geschäftskritischen Daten.
- Interesse an KI-Systemen, LLM-Workflows, RAG, Extraktionspipelines oder intelligenter Automatisierung.
- Erfahrung im Aufbau von Dateninfrastrukturen für KI-, ML- oder LLM-Produkte.
- Erfahrung in regulierten, sensiblen oder wertvollen Datenumgebungen wie Fintech, Gesundheitswesen, Pharma, Versicherungen oder B2B SaaS.
- Erfahrung in der Mentoring von Junior Engineers oder im Wachstum einer Datenengineering-Funktion.
- Frühere Erfahrungen in Startups oder Scale-ups.
Das Unternehmen ist büroorientiert in München, mit Flexibilität hinsichtlich der genauen Arbeitszeiten und hybriden Arbeit. Sie bieten keine vollständig remote Arbeit an, sind jedoch offen dafür, dass Menschen ihre Woche so strukturieren, dass sie dort arbeiten, wo sie am besten arbeiten.
Lead Data Engineer, AI Systems Arbeitgeber: Cubiq Recruitment
Als Arbeitgeber in München bietet unser Unternehmen eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, die sich auf die Entwicklung von KI-Lösungen für die Pharma- und Lebenswissenschaften konzentriert. Wir fördern eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wachstums, in der Sie nicht nur Ihre technischen Fähigkeiten als Lead Data Engineer weiterentwickeln können, sondern auch die Möglichkeit haben, jüngere Ingenieure zu unterstützen und zu führen. Mit flexiblen Arbeitszeiten und hybriden Arbeitsmodellen schaffen wir ein Umfeld, das es Ihnen ermöglicht, Ihre besten Leistungen zu erbringen und gleichzeitig eine ausgewogene Work-Life-Balance zu genießen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Lead Data Engineer, AI Systems erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht nur Bewerbungen verschicken, sondern auch aktiv Gespräche führen und Beziehungen aufbauen. Oft erfährt man so von offenen Stellen, bevor sie offiziell ausgeschrieben werden!
✨Sei bereit für technische Gespräche
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse über Datenpipelines und AI-Systeme auffrischst. Wir sollten auch Beispiele aus unserer bisherigen Arbeit parat haben, um unsere Fähigkeiten zu demonstrieren. Zeig, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast!
✨Präsentiere deine Projekte
Hast du an spannenden Projekten gearbeitet? Teile sie in deinem Portfolio oder auf GitHub! Lass uns zeigen, was wir können, indem wir konkrete Beispiele für unsere Arbeit präsentieren. Das macht einen starken Eindruck und hebt uns von anderen Bewerbern ab.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wenn du denkst, dass du gut zu uns passt, bewirb dich direkt über unsere Website! So zeigst du dein Interesse und wir können dich schneller in den Auswahlprozess einbeziehen. Lass uns gemeinsam die Zukunft der AI gestalten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Lead Data Engineer, AI Systems mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Data Engineering und AI sollten in deiner Bewerbung klar rüberkommen. Lass uns wissen, warum du genau zu uns passt!
Betone deine Erfahrungen:Erzähl uns von deinen bisherigen Projekten und wie du komplexe Datenpipelines gebaut hast. Wir suchen nach konkreten Beispielen, die deine Fähigkeiten im Umgang mit unstrukturierten und geschäftskritischen Daten zeigen.
Technische Skills hervorheben:Vergiss nicht, deine technischen Fähigkeiten zu betonen! Ob Python, SQL oder moderne Datenwerkzeuge – zeig uns, dass du das nötige Know-how hast, um unsere AI-Systeme zu unterstützen.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns landet und wir dich zügig kennenlernen können!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Cubiq Recruitment vorbereitet
✨Verstehe die Unternehmensvision
Informiere dich über die Mission und Vision des Unternehmens. Da sie an innovativen AI-Lösungen arbeiten, solltest du in der Lage sein, zu erklären, wie deine Erfahrungen im Bereich Data Engineering zur Erreichung dieser Ziele beitragen können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte, bei denen du komplexe Datenpipelines gebaut hast. Sei bereit, über die Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten sichergestellt hast.
✨Zeige dein Interesse an AI
Da das Unternehmen stark auf AI fokussiert ist, solltest du dein Interesse und Wissen über AI-Systeme und deren Anwendung in der Datenverarbeitung demonstrieren. Diskutiere aktuelle Trends oder Technologien, die du spannend findest.
✨Frage nach der Teamdynamik
Nutze die Gelegenheit, um mehr über das Team und die Unternehmenskultur zu erfahren. Frage, wie das Unternehmen die Entwicklung von Junior Engineers unterstützt und welche Möglichkeiten es gibt, die technische Richtung des Datenbereichs mitzugestalten.
