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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte und implementiere ein modernes, skalierbares Data & AI Ökosystem.
- Arbeitgeber: Internationale Organisation mit Sitz in Genf, die digitale Transformation vorantreibt.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Umgebung, flexible Arbeitszeiten und 2 Tage Homeoffice pro Woche.
- Andere Informationen: Fördere deine Karriere in einem dynamischen Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Sei Teil der digitalen Revolution und arbeite mit fortschrittlichen Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: Starker Hintergrund in Datenarchitektur oder Datenengineering, idealerweise mit KI-Erfahrung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Unser Kunde, eine internationale Organisation mit Sitz in Genf, sucht einen AI & Data Architecture Specialist, um ein modernes, skalierbares und intelligentes Daten- und KI-Ökosystem zu entwerfen und umzusetzen. Sie werden eine Schlüsselrolle in der digitalen Transformation spielen, indem Sie die Architektur, Standards und Best Practices definieren, die den Wert von Daten und fortschrittlichen KI-Technologien (RAG, LLMs, Vektordatenbanken, Graphdatenbanken usw.) freisetzen.
Datenarchitektur und Technologie
- Definieren, pflegen und dokumentieren konzeptionelle und logische Datenmodelle für das Datenökosystem in enger Zusammenarbeit mit Enterprise- und Datenarchitekten.
- Definieren, implementieren und überwachen der Einhaltung von Prinzipien der Datenarchitektur, um Konsistenz, Skalierbarkeit und Interoperabilität über Systeme hinweg sicherzustellen.
- Identifizieren und Empfehlen von Technologien für semantische Suche, Wissensgraphen und KI-unterstützten Datenzugriff.
AI- und Datenintelligenz-Enablement
- Bewerten und Implementieren von KI-orientierten Datentechnologien, einschließlich Vektordatenbanken, Graphdatenbanken, Embeddings und Abruf-Pipelines.
- Mit dem Datenteam zusammenarbeiten, um neue Technologien in die Datenarchitektur zu skalieren und zu integrieren.
- Zur Gestaltung von KI-unterstützten Anwendungen beitragen (z. B. Inhaltsentdeckung, Dokumentenintelligenz, Wissensassistenten usw.).
- Best Practices für Datenvorbereitung, -anreicherung und -optimierung für KI-Modelle fördern.
Zusammenarbeit mit allen IT-Teams
- Als Spezialist des Datenteams und IT-SPOC für die Umsetzung datenbezogener Initiativen (DataHub, Selfservice Analytics, RAG-basierte Anwendungen, KI-basierte Initiativen usw.) fungieren.
- Die Entwicklung des Data Warehouse und des Data Hub überwachen und leiten, um die Übereinstimmung mit den organisatorischen Bedürfnissen und technologischen Fortschritten sicherzustellen.
- Mit Entwicklungsteams (intern oder extern) zusammenarbeiten, um die Evolution der Datenmodelle zu unterstützen und zu garantieren.
- IT-Lösungsdesign-Reviews abzeichnen, um die Einhaltung der festgelegten Datenarchitektur und Datenmodelle zu gewährleisten.
Governance und Qualität
- Compliance mit der Daten-Governance (Datenlexikon, Datenkatalog usw.) und Standards für das Metadatenmanagement definieren und durchsetzen.
- Sicherstellen von Datenkonsistenz, Rückverfolgbarkeit und Herkunft sowie Dokumentation über Systeme hinweg.
- Mit dem IT-Informationssicherheitsbeauftragten und dem rechtlichen Compliance-Team zusammenarbeiten, um die Datenschutzstandards aufrechtzuerhalten.
Best Practices
- Mit Best Practices in verwandten Prozessen und Arbeitsbereichen vertraut sein.
- Arbeiten im Einklang mit strategischen Zielen und Regeln durchführen, um optimalen Service für interne und externe Stakeholder zu bieten.
Profil
- Starker Hintergrund in der Datenarchitektur oder Datenengineering, idealerweise mit Erfahrung in traditionellen und KI-unterstützten Datensystemen.
- Praktische Erfahrung mit cloudbasierten Datenplattformen (AWS und OCI – Oracle Cloud Infrastructure) und modernen Datenstapelkomponenten.
- Kenntnis und Praxis eines Datenmanagementrahmens (DAMA-DMBOK).
- Kenntnis und Verständnis von KI-bezogenen Vorschriften (z. B. EU AI Act).
- Vertrautheit mit Datenmodellierungswerkzeugen, konzeptionellem Modell-Design und Metadatenmanagement.
- Verständnis von Machine Learning-Pipelines und LLM-Integrationen (Embedding-Abruf, RAG, semantische Suche).
- Beherrschung von SQL, Python und modernen ETL/ELT-Frameworks.
- Solides Wissen über relevante digitale Werkzeuge, Neugier, Lernfähigkeit und die Fähigkeit, die Auswirkungen aktueller und zukünftiger Technologien zu verstehen.
- Starke Projektmanagement- und Führungsfähigkeiten demonstrieren, mit der Fähigkeit, die Umsetzung von Dateninitiativen zu planen, zu koordinieren und zu leiten, Anbieter und externe Partner zu verwalten und die Übereinstimmung mit strategischen Zielen, Zeitplänen und Qualitätsstandards sicherzustellen.
Jobangebot
- Attraktive Umgebung
- Flexible Arbeitszeiten
- 2 Tage Homeoffice pro Woche
AI and Data Architect Specialist Arbeitgeber: jobup
Kontaktperson:
jobup HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: AI and Data Architect Specialist
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Stellen über persönliche Empfehlungen besetzt werden – also sei aktiv und knüpfe Kontakte!
✨Sei bereit für technische Interviews!
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Tests vor, die deine Fähigkeiten in Datenarchitektur und KI zeigen. Übe mit Freunden oder nutze Online-Ressourcen, um dein Wissen aufzufrischen und sicherer aufzutreten.
✨Präsentiere deine Projekte!
Habe eine Sammlung deiner besten Projekte bereit, um sie potenziellen Arbeitgebern zu zeigen. Zeige, wie du Technologien wie graph databases oder LLMs eingesetzt hast, um Probleme zu lösen und Mehrwert zu schaffen.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir haben viele spannende Stellenangebote, die perfekt zu deinem Profil passen könnten. Schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über unsere Plattform – so erhöhst du deine Chancen, schnell in den Auswahlprozess zu kommen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: AI and Data Architect Specialist
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du die Anforderungen der Stelle erfüllst. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und zu sehen, wie du zur digitalen Transformation beitragen kannst.
Achte auf die Details!: Stelle sicher, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist und alle geforderten Unterlagen enthält. Ein gut strukturierter Lebenslauf und ein ansprechendes Anschreiben machen einen großen Unterschied!
Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei jobup vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Technologien im Bereich Datenarchitektur und KI vertraut. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Cloud-Plattformen wie AWS und OCI zu sprechen und wie du diese in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du gemeistert hast, insbesondere solche, die sich auf Datenmodellierung, Governance oder die Implementierung von KI-Technologien beziehen. Diese Beispiele helfen dir, deine Fähigkeiten greifbar zu machen.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen in interdisziplinären Teams zu sprechen. Betone, wie du mit anderen IT-Teams zusammengearbeitet hast, um Dateninitiativen erfolgreich umzusetzen.
✨Frage nach den Best Practices
Nutze die Gelegenheit, um Fragen zu den Best Practices des Unternehmens im Bereich Datenarchitektur zu stellen. Das zeigt dein Interesse und deine Bereitschaft, dich an den Standards des Unternehmens zu orientieren.