Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und baue die Datenarchitektur für ein KI-gestütztes SAP-System.
- Unternehmen: Innovatives, wachsendes Startup im Bereich KI mit starken Unternehmenspartnern.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, spannende Projekte und Zusammenarbeit mit Experten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld in Berlin mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Unternehmensberatung mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und komplexen Datenmodellen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Über Huzzle
Bei Huzzle verbinden wir außergewöhnliche Talente mit erstklassigen Möglichkeiten bei führenden Unternehmen in Großbritannien, den USA, Kanada, Europa und Australien. Unsere Kunden sind Startups, digitale Agenturen und Technologieplattformen in Branchen wie SaaS, MarTech, FinTech und KI.
Im Gegensatz zu einer Outsourcing-Agentur platzieren wir Sie direkt bei einem Kunden, wo Sie als geschätztes Mitglied seines Teams eingestellt werden.
Jobtyp: Vollzeit
Standort: Vor Ort in Berlin, Deutschland
Über das Unternehmen
Unser Kunde ist ein ehrgeiziges, risikokapitalfinanziertes Startup, das einen KI-gestützten SAP-Berater entwickelt, der darauf abzielt, die Implementierung und Optimierung von Unternehmenssystemen zu transformieren. Bereits nach der Umsatzphase und arbeitet mit DAX 40 und Fortune 500 Unternehmen. Ihre Mission ist es, Beratungswissen über Einsätze hinweg zu kodieren und zu vervielfältigen, um ein System zu schaffen, das mit jedem Kundenengagement intelligenter wird.
Stellenbeschreibung
Wir suchen einen AI Data Engineer, der die grundlegende Datenebene entwirft und aufbaut, die ein KI-System der nächsten Generation für SAP-Beratung antreibt. Diese Rolle ist entscheidend für die Strukturierung komplexer Unternehmensdaten – das Erfassen von Konfigurationen, Entscheidungen und Beziehungen über Einsätze hinweg – und deren Umwandlung in skalierbares, abfragbares Wissen, das die Modellgenauigkeit im Laufe der Zeit verbessert.
Sie arbeiten an der Schnittstelle von Datenengineering und KI und stellen sicher, dass strukturierte Erkenntnisse nahtlos in maschinelles Lernen Systeme fließen und sich mit jeder Kundeninteraktion kontinuierlich weiterentwickeln.
Hauptverantwortlichkeiten
- Entwerfen und Aufbauen einer skalierbaren Datenebene, die Beziehungen zwischen SAP-Projekten abbildet, einschließlich Konfigurationen, Ergebnissen und Domänenmustern
- Verantwortung für die Metadatenarchitektur, einschließlich Datenbeschriftung, Verlinkung, Versionierung und Abfragbarkeit
- Entwicklung robuster Datenpipelines zur Erfassung von SAP-Telemetrie und Beratungseinblicken in strukturierte Datensätze
- Enge Zusammenarbeit mit AI/ML-Teams, um hochwertige Signale für das Modelltraining und die Inferenz bereitzustellen
- Kontinuierliche Verfeinerung und Verbesserung der Datensysteme mit jedem Kunden-Einsatz
- Sicherstellung hoher Standards für Datenintegrität, Konsistenz und Benutzerfreundlichkeit über Systeme hinweg
- Architektur von Systemen mit einem langfristigen, skalierbaren Ansatz anstelle kurzfristiger Lösungen
Voraussetzungen
- Starke Erfahrung im Datenengineering, einschließlich Pipeline-Entwicklung, Schema-Design und Datenmodellierung
- Erfahrung mit komplexen, semi-strukturierten Unternehmensdaten
- Kenntnisse in graphbasierten Systemen (Wissensgraphen, Graphdatenbanken) oder relationalem Modellieren für komplexe Domänen
- Systemisches Denken mit Fokus auf Architektur und Skalierbarkeit
- Nachweisliche Fähigkeit, hohe Standards für Datenqualität und Zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten
- Bereitschaft, vor Ort in Berlin zu arbeiten (obligatorische Anforderung)
Vorteile
- Wettbewerbsfähiges Gehalt, das an den Benchmarks führender europäischer Startups ausgerichtet ist
- Arbeiten Sie vor Ort in Berlin bei einem schnell wachsenden, risikokapitalfinanzierten KI-Unternehmen
- Umfeld mit hohem Wachstum und starker Finanzierung sowie Unternehmenszugang
- Zusammenarbeit mit erstklassigen Ingenieuren, KI-Forschern und Unternehmenskunden
- Einblicke in modernste KI, Datensysteme und Herausforderungen im Unternehmensmaßstab
Data Engineer Arbeitgeber: Huzzle
Huzzle bietet Ihnen die Möglichkeit, Teil eines dynamischen und ambitionierten Startups in Berlin zu werden, das an der Spitze der KI-gestützten SAP-Beratung steht. Mit einem wettbewerbsfähigen Gehalt und der Chance, in einem schnell wachsenden Umfeld zu arbeiten, profitieren Sie von einer inspirierenden Unternehmenskultur, die Zusammenarbeit mit erstklassigen Ingenieuren und Forschern fördert. Hier haben Sie die Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten in einem innovativen Bereich weiterzuentwickeln und an bedeutenden Projekten mit Fortune 500-Unternehmen zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden – also sei aktiv und knüpfe Kontakte!
✨Sei bereit für technische Interviews
Mach dich mit typischen Fragen und Aufgaben für Data Engineers vertraut. Übe Coding-Challenges und Datenmodellierung, damit du im Interview glänzen kannst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen dafür zu finden!
✨Präsentiere deine Projekte
Habe eine Auswahl deiner besten Projekte parat, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren. Zeige, wie du komplexe Datenprobleme gelöst hast und welche Technologien du verwendet hast. Das macht einen starken Eindruck!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Plattform zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht und du die besten Chancen auf ein persönliches Gespräch hast!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Datenengineering sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du für diese Rolle brennst!
Pass deine Unterlagen an:Stell sicher, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben auf die spezifischen Anforderungen der Stelle zugeschnitten sind. Hebe relevante Erfahrungen hervor, die zeigen, dass du die perfekte Ergänzung für unser Team bist.
Klarheit ist der Schlüssel:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und strukturiert ist. Verwende einfache Sprache und vermeide Fachjargon, wenn es nicht nötig ist. Wir wollen deine Fähigkeiten verstehen, ohne durch komplizierte Formulierungen verwirrt zu werden.
Bewirb dich über unsere Website:Um sicherzustellen, dass wir deine Bewerbung schnell und effizient bearbeiten können, bewirb dich direkt über unsere Website. So kannst du sicher sein, dass alles reibungslos läuft und wir dich schnellstmöglich kontaktieren!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Huzzle vorbereitet
✨Verstehe die Rolle des Data Engineers
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten eines Data Engineers vertraut. Lies dir die Stellenbeschreibung genau durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Aufgaben passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen, um deine Fähigkeiten in der Datenverarbeitung, Pipeline-Entwicklung und Zusammenarbeit mit AI/ML-Teams zu demonstrieren.
✨Zeige dein Interesse an AI und Datenarchitektur
Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich AI und Datenarchitektur. Zeige während des Interviews, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch ein echtes Interesse daran, wie diese Technologien zusammenarbeiten, um innovative Lösungen zu schaffen.
✨Stelle Fragen zur Unternehmenskultur
Nutze die Gelegenheit, um Fragen zur Unternehmenskultur und den Teamdynamiken zu stellen. Das zeigt dein Interesse an der langfristigen Zusammenarbeit und hilft dir, herauszufinden, ob das Unternehmen gut zu dir passt.
