Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung in einer KI-gesteuerten Umgebung.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das sich auf KI und Datenengineering spezialisiert hat.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Teamkultur und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit spannenden technischen Herausforderungen.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und KI-gestützten Ansätzen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
This position is listed on behalf of a partner company, who manages all applications and next steps. Our partner is looking for a Senior AI-First Data Engineer based in Germany.
This role offers the opportunity to shape the future of data engineering within an AI-driven environment.
You will help build a next-generation cloud data platform designed to make business data accessible, intelligent, and actionable for both people and AI systems.
Working at the intersection of data engineering, automation, and artificial intelligence, you will create the foundations that power smarter decision-making and agent-driven workflows.
You will contribute to modernizing data architecture, moving from legacy systems toward scalable, streaming-first solutions.
The position combines hands-on technical leadership, innovation, and collaboration across engineering, product, analytics, and business teams.
You will play a key role in creating an AI-native data ecosystem within a fast-growing global technology environment.
Accountabilities
As a Senior AI-First Data Engineer, you will be responsible for designing, evolving, and scaling modern data infrastructure while enabling AI-powered business capabilities.
- Build and evolve a scalable, cloud-native data platform that supports AI applications, analytics, automation, and business operations.
- Lead the transition from traditional batch processing architectures toward near real-time and streaming data systems.
- Improve data platform reliability, observability, governance, security, and performance through engineering best practices.
- Develop data products and foundations that allow AI agents, analytics systems, and business users to access and leverage trusted information.
- Create semantic layers, metadata structures, and knowledge frameworks that make data more discoverable and actionable.
- Enable AI-driven reporting, forecasting, and business intelligence capabilities by transforming static analytics into dynamic operational systems.
- Use AI tools to accelerate engineering workflows, including development, testing, documentation, debugging, and monitoring.
- Design systems that allow AI agents to safely query, understand, and interact with business data.
- Evaluate emerging AI technologies and identify opportunities to improve productivity across data teams.
- Improve accessibility and adoption of BI solutions while maintaining strong governance and data quality standards.
- Provide technical leadership through architecture guidance, code reviews, mentorship, and knowledge sharing.
- Partner with engineering, product, analytics, and business stakeholders to align technical investments with strategic goals.
Requirements
The ideal candidate is an experienced data engineering professional with a strong background in building scalable platforms and applying AI-driven approaches to modern data workflows.
- 6+ years of experience in data engineering, analytics engineering, or a related technical field.
- Proven experience designing, implementing, and operating modern cloud-based data platforms.
- Experience working in high-growth Saa S or technology environments.
- Strong ability to manage complex projects from technical design through successful delivery.
- Experience collaborating with both technical teams and business stakeholders.
- Hands-on expertise with Databricks, dbt, Airflow, Python for data engineering, SQL, and data modeling.
- Strong understanding of data warehousing architectures, orchestration, integration, quality frameworks, and governance practices.
- Experience with streaming architectures, event-driven systems, BI platforms, product analytics tools, CRM data platforms, or customer data platforms.
- Demonstrated AI-first mindset, including experience using AI-powered development workflows and automation tools.
- Ability to leverage AI for debugging, testing, documentation, architecture exploration, and productivity improvements.
- Curiosity about agentic systems and experience integrating AI into data or analytics workflows.
- Nice-to-have experience with AI-native data products, semantic layers, RAG systems, vector databases, knowledge graphs, or enabling AI agents to consume operational data.
Benefits
- Remote-friendly working environment with flexibility to work from locations where you perform best.
- Opportunity to join a globally distributed team across multiple countries and cultures.
- Chance to contribute to the development of an AI-native organization and shape the future of workplace technology.
- Exposure to cutting-edge AI, automation, and data engineering initiatives.
- High-impact role within a fast-growing technology company scaling globally.
- Collaborative culture focused on ownership, innovation, transparency, and continuous learning.
- Opportunities for professional growth while working on complex technical challenges.
- Ability to influence technical strategy and build foundational systems with long-term impact.
- Inclusive workplace that values diverse perspectives and encourages everyone to contribute.
How Jobgether works
We use an
AI-powered matching process to ensure your application is reviewed quickly, objectively, and fairly against the role's core requirements.
Our system identifies the top-fitting candidates, and this shortlist is then shared directly with the hiring company.
The final decision and next steps (interviews, assessments) are managed by their internal team.
We appreciate your interest and wish you the best!
Why Apply Through Jobgether?
Data Privacy Notice
By submitting your application, you acknowledge that Jobgether will process your personal data to evaluate your candidacy and share relevant information with the hiring employer.
This processing is based on legitimate interest and pre-contractual measures under applicable data protection laws (including GDPR).
You may exercise your rights (access, rectification, erasure, objection) at any time.
#LI-CL1
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information.
These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment.
Final hiring decisions are ultimately made by humans.
If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
Senior AI-First Data Engineer Arbeitgeber: Jobgether
Jobgether ist ein hervorragender Arbeitgeber, der kreative Talente in der Schweiz anzieht. Mit flexiblen Arbeitsbedingungen, 20 Urlaubstagen und umfassender medizinischer Versicherung bietet das Unternehmen nicht nur ein unterstützendes und innovatives Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Hier haben Sie die Chance, in einem dynamischen Team zu arbeiten und Ihre kreativen Ideen in die Tat umzusetzen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior AI-First Data Engineer erhalten könntest
✨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 Jobgether 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 Senior AI-First Data Engineer mit Bravour zu bestehen
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 Senior AI-First Data Engineer bei Jobgether gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether 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 Jobgether entscheidend sein!