Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue skalierbare Datenplattformen und fortschrittliche RAG-Pipelines für KI-Systeme.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das KI-Systeme zur Lösung realer R&D-Herausforderungen entwickelt.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, individuelles Lernbudget und Karriereentwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vibrante Tech-Community mit regelmäßigen Team-Events und Konferenzen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit neuesten Technologien und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: 4+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und Cloud-Plattformen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Wir bauen Systeme, die physische Systeme erstellen: Unsere KI-Systeme entwerfen und liefern maßgeschneiderte, multidisziplinäre Systeme zur Lösung realer F&E-Herausforderungen. Da die heutigen Anforderungen an F&E nicht mehr mit Standardwerkzeugen erfüllt werden können, überschreitet unser Ansatz traditionelle Grenzen und vereint Software, Elektronik, Mechanik und angewandte Physik. Unsere proprietären KI-Modelle generieren Systemarchitekturen und orchestrieren Fabs, menschliche Teams und Drittanbieter-Tools, um sie zum Leben zu erwecken. Unsere Deployment-Teams integrieren diese Systeme direkt in die Umgebungen unserer Kunden und verwandeln komplexe Ideen in funktionierende physische Lösungen.
Als Senior Data Engineer (m/w/d) in unserer Produktabteilung sind Sie an vorderster Front beim Aufbau unserer Dateninfrastruktur für unser KI-Produkt von Grund auf tätig. Sie werden skalierbare Datenplattformen und fortschrittliche RAG-Pipelines entwerfen und implementieren, die unsere proprietären KI-Systeme antreiben, und dabei eng mit KI-Ingenieuren und funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten, um bahnbrechende Modellierungsansätze zum Leben zu erwecken.
Ihre Rolle:
- Aufbau von Daten- und Analyseplattformen in großem Maßstab, einschließlich Datenspeichern/-lagern und RAG-Pipelines für KI-Systeme und Modellierungsansätze, die über Standard-LLMs hinausgehen.
- Zusammenarbeit mit KI-Ingenieuren zur Gestaltung, Implementierung und Testung innovativer Ideen für fortschrittliche KI-Modellierung unter Verwendung unserer proprietären Ontologie und Algorithmen in Kombination mit öffentlichen Tools und Daten.
- Datenvisualisierung mit Dashboard- und Analyselösungen sowie Mentoring anderer Ingenieure zu Best Practices im Bereich Datenengineering, um sicherzustellen, dass wir qualitativ hochwertige Lösungen für unsere Kunden entwickeln.
- Verbesserung unseres Ansatzes für Qualitätssicherung und Datenaufnahme durch Einführung neuer Tools und Frameworks.
- Enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern, wie KI-Ingenieuren, Produktmanagern, Chief Officers und Software-Teams, um KI-Funktionen in benutzerorientierte Produkte zu integrieren.
Ihr Profil:
- Universitätsabschluss in Informatik, Software Engineering, Data Science/Engineering oder verwandten Disziplinen sowie 4+ Jahre Erfahrung in agilen Entwicklungsprojekten.
- Erfahrung im Datenengineering für ML/AI-Produktbereitstellung/MLOps unter Verwendung von Cloud-Plattformen (Azure, AWS und/oder GCP) und Entwurf von Architekturen für Datenplattformen und Datenverarbeitungs-Pipelines, einschließlich Batch- und Echtzeit-Streaming-Lösungen unter Verwendung von z.B. PySpark oder Kafka.
- Erfahrung mit Datenlagerdiensten (AWS Redshift, Snowflake), LLM-Datenspeichern, SQL/no-SQL-Tools und Datenmanagementprozessen.
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten, komfortabel mit Unklarheiten und schnellen Veränderungen, die in der frühen Produktentwicklung häufig vorkommen.
- Zusätzliche Expertise mit KI-Tools und LLM-Anbietern, Implementierung fortschrittlicher RAG-Pipelines (z.B. GraphRAG), Agenten/MCP, Multi-Agenten-Architekturen, ML-Modelltraining, LLM-Fine-Tuning, RLHF, LLM-as-a-Judge-Metriken und Arbeit in einem multidisziplinären Umfeld an kundenorientierten Produkten und Forschungsprojekten.
- Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in englischer Sprache, mit der Fähigkeit, effektiv über multidisziplinäre Teams hinweg zu kommunizieren.
Wir ermöglichen: Die Chance, neueste Technologien zu nutzen, ein individuelles Lern- und Entwicklungsbudget sowie eine definierte Talentreise für Ihr weiteres Wachstum.
Wir schaffen: Großen Einfluss auf zukünftige Produkte und Erkenntnisse aus einer breiten Palette von Branchen, in einem Umfeld mit flexiblen Arbeitszeiten und bis zu 50% Remote-Arbeit.
Wir erkunden: Regelmäßige Tech Discovery und Discovery Conference, um nah an neuen Technologien zu bleiben.
Wir sind gemeinschaftsorientiert: Lebendige und interdisziplinäre Tech-Community sowie regelmäßige Teambildungs- und Unternehmensveranstaltungen.
Eigenblue ist bunt - Wir schätzen und fördern Chancengleichheit, Inklusion und Vielfalt. Daher freuen wir uns über jede Bewerbung!
Julia ist Ihre Ansprechpartnerin für weitere Fragen und freut sich darauf, von Ihnen zu hören!
Senior Data Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: eigenblue
eigenblue ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an innovativen Projekten im Bereich Embedded Systems zu arbeiten und dabei neueste Technologien zu nutzen. Mit einem individuellen Lern- und Entwicklungsbudget sowie flexiblen Arbeitszeiten und der Option auf bis zu 50% Remote-Arbeit fördert das Unternehmen nicht nur das persönliche Wachstum, sondern auch eine inklusive und vielfältige Arbeitskultur, in der Teamarbeit und Wissensaustausch großgeschrieben werden.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer (m/f/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 eigenblue 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 Engineer (m/f/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 Engineer (m/f/d) bei eigenblue gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei eigenblue 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 eigenblue entscheidend sein!
