Data Engineer - AI Pipelines & DataOps

Data Engineer - AI Pipelines & DataOps

Vollzeit Kein Homeoffice möglich
Intersnack IT KG

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Gestalte unerschütterliche Datenpipelines für KI-Anwendungen und optimiere Dateninfrastrukturen.
  • Unternehmen: Intersnack IT, ein innovatives Unternehmen in der Lebensmittelindustrie.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Wachstumschancen in einem spannenden und technologiegetriebenen Umfeld.
  • Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der KI mit hochwertigen Daten.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Datenumgebungen und Kenntnisse in MLOps sind von Vorteil.
We Want You to Grow With Us High-quality, reliable data is the foundation on which every AI use case is built, and this role is responsible for making that foundation unshakeable. As our Data Engineer for AI Pipelines knowledge of German is considered an advantage. Valuable Experience Experience working with manufacturing or operational technology (OT) data environments, including IoT/edge device data ingestion and time‑series data handling. Familiarity with Microsoft Fabric, OneLake, or Azure Purview for unified data platform management. Exposure to MLOps practices, including data versioning, feature stores, or model monitoring pipelines. Experience with Terraform or other infrastructure‑as‑code tooling for scalable, repeatable data infrastructure deployment. Background in FMCG, manufacturing, or supply chain, providing context for the operational data challenges typical in these environments. Important Please note that a valid work and residence permit is required for non‑EU applicants for this position. About Intersnack IT Intersnack IT KG is a member of the Pfeifer

Data Engineer - AI Pipelines & DataOps Arbeitgeber: Intersnack IT KG

Intersnack IT bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, in der Mitarbeiter als Teil eines engagierten Teams wachsen können. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Entwicklung sowie einer Kultur der Zusammenarbeit und Innovation, ist dies der ideale Ort für Data Engineers, die an der Spitze der Technologie im Bereich AI Pipelines und DataOps arbeiten möchten. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitsmodellen und der Möglichkeit, an spannenden Projekten in einem internationalen Umfeld teilzunehmen.

Intersnack IT KG

Kontaktdaten:

Intersnack IT KG Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer - AI Pipelines & DataOps 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 Intersnack IT KG 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 Data Engineer - AI Pipelines & DataOps mit Bravour zu bestehen

Datenengineering
IoT-Datenverarbeitung
Zeitreihendatenverarbeitung
Microsoft Fabric
OneLake
Azure Purview
MLOps-Praktiken

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 Data Engineer - AI Pipelines & DataOps bei Intersnack IT KG gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Intersnack IT KG 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 Intersnack IT KG entscheidend sein!