AI Engineer - Analytics & End-User Insights

Intersnack baut eine moderne KI- und Datenbasis auf, und diese Rolle ist entscheidend, um diese Grundlage für die Menschen, die täglich darauf angewiesen sind, sinnvoll zu gestalten. Als unser KI-Ingenieur für Analytik und Endbenutzer-Insights werden Sie die Lücke zwischen der Unternehmensdatenarchitektur und den Geschäftsanwendern überbrücken, die auf vertrauenswürdige, umsetzbare Informationen angewiesen sind, um Entscheidungen zu treffen.

Sie werden Teil eines kollaborativen, international ausgerichteten Teams, das etwas wirklich Neues aufbaut: eine moderne, KI-gestützte Analytik, die bestehende Berichterstattung ergänzt und echte Geschäftsentscheidungen unterstützt. Diese Rolle bietet Ihnen erhebliche Autonomie, um zu gestalten, wie KI in die täglichen Arbeitsabläufe von Kollegen in verschiedenen Funktionen und Ländern eingeführt wird. Die Auswirkungen Ihrer Arbeit werden sichtbar und messbar sein, vom Moment an, in dem ein Geschäftsanwender einen vertrauenswürdigen KI-generierten Insight erhält, bis hin zur schrittweisen Reduzierung manueller Berichtsprozesse, die zuvor ihre Woche dominierten.

Düsseldorf dient als Ihr Standort mit Flexibilität für Remote-Arbeit, und das breitere Intersnack-Netzwerk gibt Ihnen Einblick in ein wirklich internationales Betriebsumfeld.

Wie Sie Ihre Zeit als unser nächster KI-Ingenieur verbringen werden:

• Sie werden an der Schnittstelle von Datenengineering, KI und Geschäftsermöglichung arbeiten: Entwerfen der Datenversorgungskette und semantischen Infrastruktur, die KI-gesteuerte Analytik ermöglicht, während Sie sicherstellen, dass die Personen, die diese Analytik konsumieren, in der Lage sind, sie mit Vertrauen zu nutzen.
• Ihr Fokus erstreckt sich gleichermaßen auf Architektur und Akzeptanz, indem Sie eng mit den Geschäftspartnern zusammenarbeiten, um zu definieren, wie gute Ergebnisse aussehen, und dann die Pipelines und Modelle zu erstellen, um dorthin zu gelangen.

Was Sie tun werden:

• Entwerfen und Implementieren von entkoppelten Datenversorgungsketten, die Landing-Zonen, Qualitäts- und Transformationsschichten sowie Verbrauchsschichten umfassen, um sicherzustellen, dass konsistent hochwertige Daten Analytik- und KI-Systeme erreichen.
• Implementieren und Dokumentieren von Geschäftszielen (KPIs), wie von den Geschäftspartnern definiert, und Sicherstellen einer vollständigen Metrik-Nachverfolgbarkeit; Definieren, Implementieren und Dokumentieren technischer KPIs für die Leistung von KI-Anwendungen in Zusammenarbeit mit dem Datenarchitekten, um Erklärbarkeit und Beobachtbarkeit über alle KI-gesteuerten Ausgaben hinweg sicherzustellen.
• Aufbauen und Pflegen einer semantischen Schicht, die die Generierung von KI-basierten Insights ermöglicht, indem strukturierte Datenressourcen mit natürlicher Sprachabfrage und Integration großer Sprachmodelle (LLM) verbunden werden.
• Leiten der Erweiterung bestehender BI-Berichterstattung mit KI-unterstützten, RAG-gesteuerten Analysen, die schrittweise manuelle Berichte durch dynamische, kontextuelle Einsichtslieferungen ergänzen.
• Entwickeln und Pflegen von Datenmodellen, Transformationen und Pipelines mit branchenüblichen Werkzeugen, die die bestehende Dateninfrastruktur ergänzen und die Datenqualität, -herkunft und -beobachtbarkeit sicherstellen.
• Datenressourcen und KI-Dienste über gut gestaltete APIs bereitstellen, die sowohl technischen als auch nicht-technischen Nutzern den Zugriff ermöglichen.
• Als Frontline-Coach und Ermöglicher für Geschäftsanwender und Bürgeranalysten fungieren, um die KI- und Datenkompetenz in der Organisation aufzubauen und die Akzeptanz von KI-unterstützten Arbeitsabläufen zu unterstützen.
• Sicherheitsprinzipien von Anfang an in alle Analytik- und KI-Ressourcen einbetten, einschließlich Schutzmaßnahmen gegen Eingabeaufforderungsinjektionen, Datenleckagen und Missbrauch von Modellen.
• Zusammenarbeiten mit IT, Daten, Sicherheit und Geschäftsbereichen, um sicherzustellen, dass die Analytik-Ausgaben geregelt, konform mit den Anforderungen des EU-KI-Gesetzes und der DSGVO sind und den Standards der Datensouveränität von Intersnack entsprechen.

Wesentliche Fähigkeiten und Erfahrungen:

• Nachgewiesene Erfahrung im Entwerfen und Implementieren von mehrschichtigen Datenarchitekturen, einschließlich Landing-Zonen, Transformationsschichten und Verbrauchsschichten.
• Starke Kenntnisse in SQL und mindestens einer Skript- oder Transformationssprache (z. B. Python, dbt) für Datenmodellierung und Pipeline-Entwicklung.
• Praktische Erfahrung mit Prompt Engineering, Vektor-Speichern und RAG-Mustern, einschließlich der Fähigkeit, semantische Schichten aufzubauen und LLM-integrierte Arbeitsabläufe mit Frameworks wie LangChain oder LangGraph zu entwerfen.
• Erfahrung mit BI- und Analytik-Plattformen (z. B. Qlik, Power BI oder gleichwertig) und ein klares Verständnis dafür, wie bestehende Berichterstattung mit KI-unterstützter Lieferung ergänzt werden kann.
• Kenntnisse über Microsoft Azure und/oder AWS-Daten- und KI-Dienste (z. B. Azure Data Factory, Azure ML, AWS Glue, SageMaker oder gleichwertig).
• Nachgewiesene Fähigkeit, mit nicht-technischen Geschäftsanwendern zu kommunizieren und AI- und Datenkonzepte klar und selbstbewusst in Geschäftssprache zu übersetzen.
• Solides Verständnis der Grundlagen der KI-Sicherheit, einschließlich Risiken wie Eingabeaufforderungsinjektionen, Datenleckagen und Kettenreaktionsfehler in KI-Pipelines.
• Bewusstsein für relevante regulatorische Rahmenbedingungen, einschließlich DSGVO, EU-KI-Gesetz und Prinzipien der Datensouveränität, die im EU-Kontext gelten.
• Ein starkes Beherrschen der gesprochenen und geschriebenen englischen Sprache ist erforderlich; Kenntnisse der deutschen Sprache werden als Vorteil angesehen.

Wertvolle Erfahrungen:

• Vertrautheit mit Microsoft Fabric, Azure Purview oder OneLake für einheitliche Datenverwaltung und -entdeckung sowie mit Microsoft Foundry zum Erstellen und Bereitstellen von LLM-integrierten Arbeitsabläufen und KI-Anwendungen.
• Erfahrung in FMCG-, Fertigungs- oder Beschaffungsumgebungen mit einem Verständnis für die spezifischen Daten- und Berichtschallenges in diesen Bereichen.
• Kenntnisse über verantwortungsvolle KI-Prinzipien und praktische Anwendung von KI-Ethischen Rahmenwerken.

Wichtig: Bitte beachten Sie, dass für Nicht-EU-Bewerber für diese Position ein gültiger Arbeits- und Aufenthaltstitel erforderlich ist.