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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe Datenpipelines und AI-Systeme für smarteren Journalismus.
- Arbeitgeber: Innovatives Medienhaus in München mit Start-up-Mentalität.
- Mitarbeitervorteile: Vollzeitstelle, hybrides Arbeiten, sinnstiftende Mission und modernes Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Presselandschaft und arbeite mit modernster Technologie.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Python, SQL und Data Engineering-Tools erforderlich.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Bitte beachten Sie die erforderlichen Deutschkenntnisse für diese Position. Standort: München (Hybrid) Beschäftigungsart: Vollzeit
Über uns
Wir sind ippen.ai – Vorreiter in der Integration von Agentic AI in den Redaktionsalltag. Als Technologie-Einheit von IPPEN.MEDIA setzen wir Agentic AI zur Qualitätssicherung und Produktivitätssteigerung ein. Wir bauen Werkzeuge, die sicherstellen, dass Qualitätsjournalismus gegen die Übermacht globaler Algorithmen nicht nur überlebt, sondern technologisch überlegen bleibt. IPPEN.MEDIA ist ein hochgradig vernetztes Medien-Ökosystem. Hinter uns steht eine klare Mission: lokalen Journalismus pluralistisch, unabhängig und zukunftsfähig zu gestalten. Bei uns triffst du auf ein modernes Medienhaus im Herzen von München, das mit Start-up-Mentalität und echter Leidenschaft für digitalen Journalismus arbeitet.
Was dich erwartet
- Du baust und betreibst die Datenpipelines und AI-Systeme, die unsere Redaktionen und Produkte smarter machen – von der Rohdatenquelle bis zum produktiven Modell.
- Datenpipelines & Lakehouse: Du entwirfst skalierbare ETL/ELT-Pipelines und verantwortest unsere Databricks-basierte Dateninfrastruktur – inklusive Streaming-Szenarien mit Apache Kafka.
- Feature Engineering & MLOps: Du entwickelst Feature Pipelines, baust CI/CD-Prozesse für ML-Modelle und sorgst dafür, dass Modelle produktionsreif deployed und in Produktion überwacht werden.
- RAG & LLM-Engineering: Du baust Retrieval-Augmented-Generation-Systeme, integrierst LLMs mit internen Wissensdatenbanken und optimierst die Retrieval-Qualität.
- Cloud & DevOps: Du betreibst unseren AI/Data-Stack auf AWS, nutzt Terraform für Infrastructure as Code und containerisierst Workloads mit Docker & Kubernetes.
- Tech meets Business: Du übersetzt Geschäftsanforderungen in technische Lösungen, berätst Data Scientists zur Produktionsfähigkeit und dokumentierst Datenprodukte sowie AI-Komponenten.
Dein Profil
Erforderlich:
- Sehr gute Python-Kenntnisse (PySpark, FastAPI, Pandas) und fortgeschrittenes SQL.
- Praxiserfahrung mit Data-Engineering-Tooling: dbt, Apache Spark, Airflow oder vergleichbare Frameworks.
- MLOps-Erfahrung: Modell-Deployment, MLflow, CI/CD für ML-Pipelines.
- Kenntnisse in LLM-Frameworks (LangChain, LlamaIndex, OpenAI API) und Vektordatenbanken (Pinecone, pgvector o.Ä.).
- Cloud-Erfahrung auf AWS sowie sicherer Umgang mit Docker und Terraform.
- Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering.
- Konversationssicheres Deutsch und gutes Englisch.
Wünschenswert:
- Erfahrung mit Kafka, Kubernetes oder Streaming-Architekturen.
- Relevante Zertifizierungen (AWS Certified Data Engineer, Databricks, Google Professional Data Engineer).
- Studium in Informatik, Data Science, Wirtschaftsinformatik o.Ä. – oder starkes Portfolio (GitHub, Kaggle, eigene Projekte).
Du als Person
- Du denkst Systeme ganzheitlich – von der Datenquelle bis zum Business-Outcome.
- Du bist pragmatisch, eigenverantwortlich und hast Lust, dich in einem sich schnell entwickelnden Feld weiterzuentwickeln.
Was wir dir bieten
Sinnstiftende Mission: Technologie, die unabhängigen, lokalen Journalismus und Meinungsvielfalt sichert.
Data AI Engineer Arbeitgeber: Ippen Digital
Kontaktperson:
Ippen Digital HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data AI Engineer
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn und andere Netzwerke, um Kontakte in der Branche zu knüpfen. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Projekte und Erfahrungen im Detail zu erklären. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktisch anwenden kannst.
✨Tipp Nummer 3
Nutze unsere Website für Bewerbungen! Wir haben ein einfaches System, das dir hilft, deine Bewerbung schnell und unkompliziert einzureichen. So bist du schneller im Rennen!
✨Tipp Nummer 4
Bleib authentisch! Zeige deine Leidenschaft für Data Engineering und AI. Arbeitgeber suchen nach Menschen, die wirklich hinter ihrer Arbeit stehen und bereit sind, sich weiterzuentwickeln.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data AI Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Vermeide es, zu formell zu sein, und lass deinen eigenen Stil durchscheinen. Das macht deine Bewerbung authentisch und hebt dich von anderen ab.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, um sicherzugehen, dass alles klar und verständlich ist.
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!: Nutze die Anforderungen aus der Stellenbeschreibung, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu betonen. Zeige konkret, wie du die geforderten Skills mitbringst und was du in der Rolle erreichen möchtest.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnellstmöglich prüfen können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ippen Digital vorbereitest
✨Verstehe den Tech-Stack
Mach dich mit dem Tech-Stack von ippen.ai vertraut, insbesondere mit den Tools wie Databricks, Apache Kafka und AWS. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast, die du in deine Antworten einfließen lassen kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese zu erläutern, insbesondere in Bezug auf ETL/ELT-Pipelines, MLOps und Feature Engineering. Das zeigt, dass du die Anforderungen der Stelle verstehst und anwenden kannst.
✨Sprich die Sprache des Unternehmens
Da konversationssicheres Deutsch gefordert ist, übe, technische Konzepte auf Deutsch zu erklären. Verwende die Begriffe, die in der Stellenbeschreibung vorkommen, um zu zeigen, dass du die Branche und die spezifischen Anforderungen verstehst.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten, den Herausforderungen im Team oder wie sie den Erfolg ihrer AI-Systeme messen.