Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege skalierbare Daten- und KI-Infrastrukturen für innovative Geschäftsprozesse.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich KI und Datenengineering mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Unternehmenskultur mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und Datenverarbeitung in einem kreativen Umfeld.
- Qualifikationen: Erfahrung in Softwareentwicklung, Datenmanagement und Cloud-Technologien erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Als Senior AI / Data Engineer entwerfen, bauen und warten Sie skalierbare Daten- und KI-Infrastrukturen, die kritische Geschäfts- und Produktfähigkeiten in der gesamten Organisation unterstützen. Sie arbeiten eng mit Software-Ingenieuren, Analytikern, Produkt- und Betriebsteams zusammen, um zuverlässige Datensysteme, produktionsbereite KI-Workflows und hochwertige Datensätze zu liefern, die intelligentes Entscheiden und Automatisierung ermöglichen.
Sie bringen starke Grundlagen in der Softwareentwicklung zusammen mit praktischer Expertise in Datensystemen, Cloud-Infrastruktur und KI-gestützten Entwicklungs-Workflows. Sie legen großen Wert auf Zuverlässigkeit, Wartbarkeit, operationale Exzellenz, Sicherheit und den Aufbau von Systemen, die mit dem Unternehmen skalieren.
Verantwortlichkeiten- Daten- & KI-Plattform-Engineering
- Entwerfen, bauen und warten von skalierbaren Datenpipelines, Integrationen und KI-Workflows
- Entwickeln zuverlässiger und wartbarer ETL/ELT-Systeme, die Analysen, operative Berichterstattung und KI-gesteuerte Produkte unterstützen
- Zur Architektur und Evolution der Datenplattform und KI-Infrastruktur des Unternehmens beitragen
- Systeme und Dienste mit Fokus auf Einfachheit, iterative Entwicklung, Zuverlässigkeit und langfristige Wartbarkeit aufbauen
- Datenarchitektur kontinuierlich optimieren, um sich entwickelnde Geschäfts- und Produktanforderungen zu unterstützen
- Mit Stakeholdern zusammenarbeiten, um Geschäftsprobleme in skalierbare Daten- und KI-Lösungen zu übersetzen
- Infrastruktur, Automatisierung & Zuverlässigkeit
- Entwickeln von Infrastrukturautomatisierungs- und Bereitstellungs-Workflows zur Verbesserung der Ingenieureffizienz und betrieblichen Konsistenz
- Implementieren von Infrastructure as Code (IaC) Praktiken mit Tools wie Terraform oder CloudFormation
- CI/CD-Pipelines und automatisierte Test-Workflows aufbauen und pflegen
- Überwachungs-, Alarmierungs- und Beobachtbarkeitssysteme für Daten- und KI-Systeme entwickeln
- Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und betriebliche Effizienz durch Automatisierung und proaktive Systemverbesserungen steigern
- An Incident-Response- und operativen Support-Rotationen teilnehmen, wenn nötig
- KI-Befähigung & Ingenieureffizienz
- Zu produktionsbereiten KI-Systemen und Workflows beitragen, wo sie messbaren Geschäftswert bieten
- KI-unterstützte Ingenieurtools verantwortungsbewusst und pragmatisch evaluieren und integrieren
- Die Bereitstellung und Operationalisierung von maschinellem Lernen und KI-gestützten Diensten unterstützen
- Best Practices für KI-unterstützte Softwareentwicklung, Evaluierung und operationale Sicherheit etablieren
- Zusammenarbeit & Technische Führung
- Zu Roadmap-Planung, technischen Entwurfsdiskussionen und Ingenieurpriorisierungen beitragen
- Junior- und Mid-Level-Ingenieure durch Code-Reviews, Pairing und technische Anleitung betreuen
- Cross-funktional mit Engineering, Produkt, Analytik und Betriebsteams zusammenarbeiten
- Technische Trade-offs, Implementierungsdetails und operationale Risiken klar an Stakeholder kommunizieren
- Ingenieurbest Practices rund um Tests, Beobachtbarkeit, Dokumentation und operationale Exzellenz fördern
- Sie sind motiviert durch Verantwortung und Eigenverantwortung für Ergebnisse
- Sie sind ergebnisorientiert und konzentrieren sich darauf, zuverlässige, funktionierende Systeme zu liefern
- Tests zu schreiben ist ein integraler Bestandteil Ihres Entwicklungsprozesses
- Sie wissen, wie man Software schrittweise entwirft und baut
- Sie arbeiten gerne mit anderen zusammen, um komplexe technische Probleme zu lösen
- Sie sind kooperativ, aufgeschlossen und verbessern kontinuierlich Ihr Handwerk
- Sie sind neugierig und pragmatisch in Bezug auf KI-gesteuerte Lösungen und wenden diese überlegt an, wo sie echten Wert schaffen
- Sie verstehen sowohl die Stärken als auch die Einschränkungen von KI-unterstützten Ingenieurtools und bewerten deren Ergebnisse kritisch
- Starke Kenntnisse in Python und SQL
- Praktische Erfahrung mit Datenorchestrierungstools (vorzugsweise Airflow, Dagster oder AWS Step Functions)
- Nachweisliche Erfahrung im Aufbau und Betrieb von AWS-Cloud-Infrastrukturen, insbesondere mit Diensten wie Lambda, ECS und SQS
- Erfahrung in der Implementierung von Infrastructure as Code mit Terraform oder ähnlichen Tools
- Starke Erfahrung im Entwurf von ereignisgesteuerten, serverlosen Architekturen unter Verwendung von AWS Lambda, API Gateway, EventBridge und SQS/SNS
- Praktische Erfahrung mit großangelegten Datenplattformen in Produktionsumgebungen (vorzugsweise Spark/PySpark, AWS Glue oder EMR)
- Starkes Verständnis von AWS-Datenlake-Technologien einschließlich S3, Glue Catalog und Lake Formation
- Praktische Erfahrung mit Cloud-Datenlagern (vorzugsweise Snowflake), einschließlich Schema-Design, Leistungsoptimierung, Kostenoptimierung und Zugriffskontrolle
- Erfahrung im Entwurf und in der Wartung zuverlässiger ETL/ELT-Pipelines und verteilter Daten-Workflows
- Praktische Erfahrung mit SQL-basierten Transformationsframeworks wie dbt (Core oder Cloud)
- Vertrautheit mit CI/CD-Systemen und -Tools wie GitHub Actions oder CircleCI
- Verständnis von Beobachtbarkeit, Überwachung und operationale Best Practices für Datensysteme
- Starkes Verständnis von Datensicherheit, Zugriffskontrollen und dem Schutz sensibler Daten
- Erfahrung im Aufbau von Automatisierungs- und Betriebstools mit Python oder ähnlichen Sprachen
- Vertrautheit mit Produktions-KI/ML-Workflows und operationale Überlegungen für KI-gestützte Systeme
- Erfahrung in der verantwortungsvollen Nutzung von KI-unterstützten Ingenieurtools (z.B. Claude Code, Codex, GitHub Copilot), um Produktivität und Ingenieurqualität zu verbessern
Ein Senior Software Engineer im Payments-Team, der auf dieser Ebene gedeiht, zeigt:
- Zuverlässige Lieferung komplexer Arbeiten – konsistent mehrteilige Lösungen pünktlich mit niedrigen Fehlerquoten ausliefern
- Niedrige Fehler in eigenen Bereichen – proaktive Überwachung und Verbesserung der Qualität der Systeme, die sie besitzen; das bedeutet incident-freie Quartale in Code-Pfaden, die Gelder bewegen, und saubere Abstimmungen gegen Anbieterberichte
- Messbare Mentorship-Auswirkungen – Ingenieure um Sie herum schreiben besseren Code aufgrund Ihrer Reviews und Anleitung
- Starker Programmierer, schwacher Eigentümer – liefert Code, verwaltet aber nicht die Aufgabe; besitzt den Merge, nicht das Ergebnis; gibt ab und zieht weiter, ohne nach der Veröffentlichung zu überwachen oder Probleme zu beheben
- Solo-Experte – hortet Wissen statt es zu teilen; wird zu einem einzigen Punkt des Scheiterns und blockiert das Wachstum des Teams
- Überzeugter Designer – schlägt Lösungen vor, ohne Trade-offs zu berücksichtigen; springt zu Schlussfolgerungen, widersteht alternativen Ansätzen
- Gummistempel – produziert KI-generierte Ausgaben, ohne sie gegen die Codebasis, Tests oder den Geschäftskontext zu überprüfen
- Wettbewerbsfähige Vergütung einschließlich Grundgehalt, Bonus und Eigenkapital
- Arbeitgeberfinanzierte 401(k) mit Matching
- Umfassende medizinische, zahnärztliche und augenärztliche Versorgung
- Flexible Freizeit und hybrides Arbeitsumfeld
Die erwartete jährliche Gehaltsspanne für diese Rolle liegt zwischen 175.000 und 200.000 USD. Die tatsächliche Vergütung und der Titel richten sich nach Erfahrung, Qualifikationen, Kenntnissen und Fähigkeiten.
Senior AI / Data Engineer Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert die persönliche und berufliche Entwicklung, während wir gleichzeitig wettbewerbsfähige Vergütungen und umfassende Sozialleistungen anbieten. In dieser Rolle als Senior AI / Data Engineer haben Sie die Chance, an spannenden Projekten zu arbeiten, die echte Auswirkungen auf unser Geschäft haben, und dabei Ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden Team weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior AI / Data Engineer 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 Dormont Manufacturing Co 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 AI / Data Engineer 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 AI / Data Engineer bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co 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 Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!
