Senior Data Engineer (Python & AI)

Berichtslinie: Berichtet direkt an den Chief Delivery Officer (Mitglied des Group Executive Board).

Über Etops: Bei Etops bauen wir das digitale Rückgrat für die Finanzdienstleistungsbranche. Wir befähigen unabhängige Finanzberater, Vermögensverwalter, Finanzinstitute und Versicherungsanbieter mit einer modularen, KI-gestützten SaaS-Plattform, die komplexe Prozesse vereinfacht, fragmentierte Daten verbindet und unseren Kunden hilft, effizienter zu arbeiten. Unser integriertes Ökosystem kombiniert Portfolio-Management, CRM, Reporting, Compliance, Datenintegration, Outsourcing und intelligente Automatisierung in einer skalierbaren Plattform. Indem wir Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln, ermöglichen wir Finanzprofis, außergewöhnliche Kundenerlebnisse zu bieten, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäfte nachhaltig zu wachsen.

Was Sie tun werden:

• Entwickeln und verbessern von datengestützten Anwendungen. Sie arbeiten an unseren auf Python und Streamlit basierenden Anwendungen für interne und externe Benutzer. Sie implementieren neue Funktionen, verbessern bestehende Funktionalitäten und schreiben sauberen, wartbaren Code, der echten Geschäftswert liefert.
• Arbeiten Sie täglich mit Daten. Sie analysieren komplexe Datensätze, schreiben effiziente SQL-Abfragen und verwandeln Daten in bedeutungsvolle Erkenntnisse, die Geschäftsentscheidungen und kundenorientierte Lösungen unterstützen.
• Warten und optimieren von Datenpipelines. Sie arbeiten mit unseren Airflow-Pipelines, um eine zuverlässige Datenverarbeitung, hohe Datenqualität und starke Leistung sicherzustellen. Sie verbessern kontinuierlich bestehende Pipelines und integrieren neue Datenquellen, wo nötig.
• KI anwenden, wo es Wert hinzufügt. Sie tragen zu Machine Learning-Modellen und LLM-gestützten Anwendungen bei und helfen, Technologien wie RAG, Vektorsuche und Agentic AI in praktische, produktionsbereite Anwendungsfälle zu bringen.
• Unterstützen von Analytik und BI. Sie arbeiten eng mit unserem BI-Team zusammen, optimieren SQL-Abfragen, verbessern Datenmodelle und beheben Leistungsprobleme, um zuverlässige analytische Lösungen sicherzustellen.
• Produktionstaugliche Software schreiben. Sie verwandeln Ideen und Prototypen in robuste, getestete und wartbare Anwendungen unter Verwendung moderner Software-Engineering-Praktiken.
• Neugierig bleiben. Technologie entwickelt sich schnell weiter – und das tun Sie auch. Sie genießen es, zu lernen, neue Tools zu erkunden und mit aufkommenden KI- und Datentechnologien zu experimentieren, um Ihre Arbeit kontinuierlich zu verbessern.
• Zusammenarbeiten und Wissen teilen. Sie arbeiten eng mit Produkt-, BI-, Software-Engineering- und Geschäftspartnern zusammen. Durch Code-Reviews, technische Diskussionen und Wissensaustausch tragen Sie aktiv zum Erfolg des Teams bei.

Was Sie mitbringen:

• 5+ Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung von produktionsreifen Anwendungen mit Python.
• Starke Erfahrung im Aufbau und in der Wartung von datengestützten Anwendungen, idealerweise mit Streamlit.
• Exzellente SQL-Kenntnisse und ein tiefes Verständnis relationaler Datenbanken (z.B. PostgreSQL, Oracle), einschließlich Abfrageoptimierung, Datenmodellierung und Leistungsoptimierung.
• Praktische Erfahrung mit Airflow oder ähnlichen Orchestrierungsframeworks.
• Praktische Erfahrung mit Machine Learning, LLMs oder Generative AI, einschließlich Technologien wie RAG, Embeddings oder Vektorsuche.
• Erfahrung mit Elasticsearch ist von Vorteil.
• Solides Wissen über Git/GitHub, Code-Reviews und moderne CI/CD-Workflows.
• Erfahrung mit Docker und modernen Entwicklungsumgebungen.
• Eine Leidenschaft für das Programmieren und das Lösen komplexer analytischer Probleme.
• Eine neugierige Denkweise mit echtem Interesse am Lernen neuer Technologien und an der kontinuierlichen Verbesserung Ihrer Fähigkeiten.
• Starkes analytisches Denken und die Fähigkeit, komplexe Geschäftsanforderungen in elegante technische Lösungen zu übersetzen.
• Eine kollaborative Einstellung, ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und fließende Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch.

Schön zu haben:

• Erfahrung mit Google Cloud Platform und/oder Microsoft Azure.
• Erfahrung mit dbt und modernen Datenumwandlungspraktiken.
• Erfahrung mit pandas, Polars, PySpark und pytest.
• Erfahrung mit Agentic AI, Vektordatenbanken (z.B. pgvector) und produktionsreifen RAG-Lösungen.
• Erfahrung im Erstellen oder Verwenden von REST-APIs.
• Verständnis von Daten-Governance, Sicherheit und Compliance in datengestützten Umgebungen.

Interessiert? Sie haben die Möglichkeit, Architektur zu gestalten, technologische Entscheidungen zu beeinflussen und modernste KI-Konzepte in produktionsreife Lösungen umzusetzen, die messbaren Wert für unsere Kunden schaffen. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung.

Etops arbeitet während des Rekrutierungsprozesses mit HRCube zusammen. Bewerbungen können zur Bewertung und Koordinierung mit HRCube geteilt werden.