Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue innovative Datenpipelines und AI-Workflows in einem dynamischen Team.
- Unternehmen: Führender Anbieter für medizinisches Cannabis in Deutschland mit nachhaltiger Vision.
- Vorteile: Gestaltungsspielraum, Kantinenzuschuss und individuelle Gutscheine für Freizeitaktivitäten.
- Weitere Informationen: Wachsendes Scale-up mit direktem Draht zu Gründern und Management.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines Pioniermarkts und gestalte die Zukunft der Datenlandschaft.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, Azure und AI-Integration; Builder-Mindset ist ein Plus.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 59400 - 72600 € pro Jahr.
Bist du bereit, die deutsche Cannabis-Geschichte mitzuschreiben? enua ist ein ganzheitlicher Hersteller für medizinisches Cannabis und gehört in Deutschland zu den führenden Anbietern in diesem Markt. Wir sind ein Team von 50 motivierten Persönlichkeiten in Köln, vereinigt durch die Vision, Menschen mittels nachhaltigem Zugang zu hochwertigem Cannabis ein besseres Lebensgefühl zu schenken und diesen Pioniermarkt nachhaltig mitzuprägen. Mit über 1.000 Apotheken als Kunden haben wir ein Umsatzniveau von 50 Millionen Euro erreicht. Als nachhaltig profitables und schnell wachsendes Unternehmen sind wir auf der Suche nach talentierten, ambitionierten und leidenschaftlichen Mitarbeitenden. Insbesondere im Bereich Data & Solutions bauen wir derzeit ein Team auf, das die Standards der Branche prägen soll.
Aufgaben
- Wir haben ein neues Data & IT Team aufgebaut – und suchen jetzt dich als treibenden technischen Kopf.
- Als Tech Lead – Data, Integrations & AI Engineering (w/m/d) bist du unser technischer Builder im IT & Data Team. Du baust Pipelines, Integrationen, interne Tools und AI-Workflows – und entscheidest hands-on, mit welchem Stack wir Probleme lösen.
- Du arbeitest hands-on, technisch breit und mit echter End-to-End-Ownership – vom ersten Prototyp bis zum laufenden Betrieb. Du nutzt AI (Claude, Codex, APIs) nicht als Extra-Thema, sondern als Standard-Werkzeug.
- Hilf uns, eine pragmatische, AI-native Daten- und Tool-Landschaft aufzubauen:
- Du baust und betreibst pragmatische Datenpipelines auf Azure – Ingestion, Transformation, Bereitstellung für Reporting und interne Tools.
- Du integrierst Systeme: APIs zu Systemen, ERP, CRM, externen Quellen – sauber, robust, dokumentiert.
- Du bringst Claude/LLM-Workflows produktiv in den Einsatz – Agents, Automatisierungen, interne AI-Tools, die echte Arbeit übernehmen.
- Du baust interne Tools und Self-Service-Lösungen, die Fachbereichen Zeit sparen und Prozesse skalierbar machen.
- Du automatisierst manuelle, wiederkehrende Tasks – von Datenflüssen über Reports bis zu operativen Workflows.
- Du arbeitest hands-on mit Python, SQL und Azure-Services – und entscheidest pragmatisch, welches Werkzeug zum Problem passt.
- Du übernimmst End-to-End-Ownership: vom Prototyp in Tagen bis zum stabilen Betrieb in Produktion.
- Du arbeitest eng mit Business Analysts, Fachbereichen und Management zusammen und übersetzt Anforderungen direkt in lauffähige Lösungen.
- Du etablierst pragmatische Standards: saubere Dokumentation, Git-basiertes Arbeiten, Code-Qualität – ohne Overhead.
Qualifikation
- So, oder so ähnlich sieht dein Hintergrund aus:
- Mehrjährige Erfahrung als Builder im Tech-Umfeld – als Engineer, Tech Lead oder Allrounder; Skill zählt mehr als Berufsjahre.
- Sehr gute Python-Kenntnisse für Datenverarbeitung, Automation, Integrationen und Tools.
- Solide Azure-Erfahrung – du hast in Azure produktiv gebaut (z.B. Functions, Data Factory, Storage, Databricks, Fabric – egal welcher Mix).
- Sehr gute SQL-Kenntnisse und ein gutes Gespür für Datenmodellierung – pragmatisch, nicht überengineert.
- AI-Praxiserfahrung – du arbeitest aktiv mit LLM-APIs (Claude, OpenAI o.ä.), AI-Coding-Tools (Claude Code, Codex, Cursor) und hast schon Workflows oder Agents produktiv gebracht.
- Builder-Mindset: Du lieferst Prototypen in Tagen statt Wochen, denkst in Outcomes und entscheidest pragmatisch über den Stack.
- Erfahrung mit Integrationen, APIs und Automatisierung – du verbindest Systeme, die nicht füreinander gemacht wurden.
- Sicherer Umgang mit Git, sauberem Code und DevOps-Grundlagen – ohne Overhead, aber mit Sorgfalt.
- Erfahrung aus einem Scale-Up, Mittelstand oder kleinem Team – du bist es gewohnt, breit zu arbeiten und Ownership zu übernehmen.
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.
Benefits
Das erwartet dich
- Impact & Ownership: Du baust unsere Datenplattform von Grund auf – mit echter Entscheidungsfreiheit und direktem Draht zu Gründern und Management.
- Gestaltungsspielraum: Keine Legacy, kein „Das haben wir schon immer so gemacht“ – du entscheidest, wie wir es richtig machen.
- Speed & Verantwortung: Klarer Fokus auf Outcomes und schnelle Entscheidungen statt Hierarchie.
- Purpose: Du erlebst die Entwicklung eines Pioniermarkts – und treibst diese mit voran.
- Team-Spirit: Ein ambitioniertes Team mit pragmatischer und positiver Hands-on-Kultur.
- Kantinenzuschuss: Moderner Office Komplex in Köln inkl. Kantine, die von uns bezuschusst wird (Warme Gerichte, Salatbar, Bowls of the Day, Bagels uvm.)
- Hrmony: Benefit Portal, in dem du dir monatlich individuell Gutscheine aussuchen kannst (z.B. Urban Sports, DB, Ikea oder REWE).
Wir sind auf der Suche nach leidenschaftlichen und talentierten Persönlichkeiten, die unsere Mission teilen, Menschen ein besseres Lebensgefühl zu verleihen. Bei uns, einem etablierten Scale-up-Unternehmen auf einem disruptiven Markt, wird deine Leistung gesehen und belohnt. Bist du eine agil denkende Person und möchtest unserem Unternehmenswachstum einen zusätzlichen Boost geben? Du möchtest dich unserer Mission anschließen?
Tech Lead - Data, Integrations & AI Engineering (w/m/d) Arbeitgeber: enua
enua ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir als Finance Manager Group Consolidation & Reporting (m/w/d) die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und wachsenden Umfeld zu arbeiten. Mit einer jungen und motivierten Unternehmenskultur in Köln fördern wir nicht nur deine berufliche Entwicklung, sondern bieten auch regelmäßige Team-Events und ein modernes Büro mit einer bezuschussten Kantine. Hier kannst du aktiv an der Gestaltung eines Pioniermarktes mitwirken und deine Karriere in einem nachhaltigen Unternehmen vorantreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Tech Lead - Data, Integrations & AI Engineering (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 enua 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 Tech Lead - Data, Integrations & AI Engineering (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 Tech Lead - Data, Integrations & AI Engineering (w/m/d) bei enua gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei enua 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 enua entscheidend sein!
