Senior Data Engineer (AI-Native) — Data Layer

Senior Data Engineer (AI-Native) — Data Layer

Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und skaliere die Dateninfrastruktur für eine KI-gesteuerte Plattform.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das die Zukunft der Branche mitgestaltet.
  • Vorteile: Vollständig remote arbeiten, flexible Arbeitszeiten und bedeutende Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit erfahrenen Ingenieuren und modernsten Technologien.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Architektur von KI-Systemen und beeinflusse echte Geschäftsentscheidungen.
  • Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Programmierkenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € 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 Data Engineer (AI-Native) — Data Layer based in Germany.

This role offers the opportunity to build and scale the core data infrastructure behind an AI-powered platform transforming a major global industry.

You will own the architecture, pipelines, and systems that ensure data is accurate, reliable, and ready to power intelligent products.

The position combines deep technical ownership with innovation, requiring both strong engineering fundamentals and an AI-native approach to development.

You will work on complex data challenges involving multiple sources, large-scale processing, and modern cloud technologies.

Your contributions will directly influence how businesses leverage data and AI to improve operational efficiency and decision-making.

This is an opportunity for an experienced engineer who thrives in a fast-moving environment and enjoys building foundational systems from the ground up.

Accountabilities

The Senior Data Engineer will own the development and evolution of the Data Layer, ensuring that all data systems are scalable, trustworthy, and optimized for AI-driven applications.

This role requires end-to-end ownership, strong technical judgment, and the ability to design solutions that support both current products and future growth.

  • Own the Data Layer architecture, including ingestion pipelines, medallion-style data models, and serving layers.
  • Design, build, and maintain reliable ingestion and transformation pipelines across various data sources.
  • Integrate and reconcile complex real-world data from file-based systems, streaming events, and APIs.
  • Develop data models across raw, refined, and curated layers to ensure data quality and accessibility.
  • Build systems that guarantee data reliability through validation, reconciliation, lineage tracking, backfills, and incremental processing.
  • Improve the scalability, performance, and tooling of the data platform as requirements evolve.
  • Leverage AI-powered development tools to accelerate engineering workflows while maintaining high standards for code quality and reliability.
  • Define and maintain data contracts in collaboration with backend, AI, product, and customer-facing teams.
  • Troubleshoot complex data issues and ensure downstream systems and AI applications receive accurate information.
  • Take ownership of projects from concept through production, making thoughtful decisions on architecture and implementation.

Requirements

The ideal candidate is an experienced data engineer with strong production ownership, excellent technical foundations, and a passion for building AI-enabled systems.

You should be comfortable working independently, solving complex data challenges, and collaborating across engineering and product teams.

  • 7+ years of hands-on experience as a data engineer with proven ownership of production-scale data systems.
  • Strong programming and SQL skills, with the ability to design efficient pipelines, schemas, and analytical models.
  • Deep understanding of data engineering principles, including query optimization, debugging, and data correctness.
  • Experience building reliable ingestion and ELT pipelines from complex and varied data sources.
  • Hands-on experience with cloud data warehouses and major cloud platforms.
  • Experience working with multiple data source types, including files, event streams, and APIs.
  • Strong understanding of data consistency challenges such as partial loads, schema changes, late-arriving data, and idempotency.
  • Experience using AI-assisted development tools such as Claude Code, Cursor, Codex, or similar solutions in daily engineering workflows.
  • Ability to structure AI-assisted workflows, validate outputs, and apply strong engineering judgment.
  • Strong ownership mindset with the ability to move quickly, prioritize effectively, and make pragmatic technical decisions.
  • Excellent written and verbal communication skills, with the ability to explain technical concepts to both technical and non-technical stakeholders.
  • English proficiency at C1 level or above.

Additional experience with the following is highly valued

  • Advanced experience with cloud data warehouses and modern data transformation frameworks.
  • Streaming and event-driven data ingestion at scale.
  • Medallion architecture or lakehouse implementations.
  • Enterprise system integrations, including ERP or ecommerce platforms.
  • Building data platforms that support AI/ML applications, retrieval systems, or model data pipelines.
  • Previous experience in an early-stage Saa S or high-growth technology environment.

Benefits

  • Fully remote work environment across Europe.
  • Flexible working arrangements with meaningful overlap with international teams.
  • Opportunity to build foundational AI-powered systems with significant business impact.
  • High ownership role with autonomy to influence architecture and technical direction.
  • Collaborative environment with experienced engineers, product teams, and AI specialists.
  • Opportunity to work with modern cloud technologies and AI-native development tools.
  • Professional growth opportunities in a fast-growing technology company.

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 Data Engineer (AI-Native) — Data Layer 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.

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Kontaktdaten:

Jobgether Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer (AI-Native) — Data Layer 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 Data Engineer (AI-Native) — Data Layer mit Bravour zu bestehen

Python
SQL
Data Engineering
Data Pipeline Development
API Integration
Problem-Solving Skills
Communication Skills

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 Data Engineer (AI-Native) — Data Layer 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!