Auf einen Blick
- Aufgaben: Verantworte die Datenplattform und entwickle innovative Datenpipelines für spannende Projekte.
- Unternehmen: JUNI, ein dynamisches Startup in Berlin mit Fokus auf wissenschaftliche Ausgründungen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten und eine faire Vergütung.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und ein motiviertes Team warten auf dich!
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an bedeutenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in Data Engineering oder Data Science.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55350 - 67650 € pro Jahr.
Über JUNI
JUNI ist die Startup Factory für wissenschaftsbasierte Ausgründungen in Berlin und Brandenburg.
Wir verbinden Hochschulen, Startups, Unternehmen, Investor*innen und Politik und schaffen die Räume, Programme und Partnerschaften, die aus Forschung erfolgreiche Unternehmen hervorbringen.
Bei dieser Arbeit entstehen Daten an vielen
Stellen: in unseren eigenen Tools, bei unseren Wissenschaftspartnern, in Publikationen und Patenten, bei Investor*innen und Talenten.
Mit JUNI Core bauen wir eine zentrale Datenplattform, die alles zusammenführt und den Tools unserer Teams zur Verfügung stellt.
Als Data & AI Engineer verantwortest du diese Datenschicht langfristig: die Pipelines, das Datenmodell und die KI-Methoden, die die Daten nutzbar machen.
Du berichtest direkt an unseren Head of Product & Tech und arbeitest eng mit unserem Technical Product Manager sowie unserem IT & Operations Specialist zusammen.
- Deine Aufgaben
- Datenplattform
- JUNI Core verantworten: die Anbindung aller Quellsysteme, das Datenmodell und den Betrieb
- Pipelines zwischen unseren Tools und der Plattform bauen und betreiben, in beide Richtungen
- Daten verlässlich halten: eine klare Quelle für jedes Feld, Syncs ohne Dubletten, Alerts, wenn etwas ausfällt
- Neue Quellen anbinden und entscheiden, wie sie ins Modell passen
- Daten für unsere Ökosystem-Tools
- Mit dem Product & Tech Team herausfinden, welche Daten JUNI braucht, woher sie kommen und wofür wir sie nutzen dürfen
- Die Datengrundlage für neue Tools in unserer Ökosystem-Arbeit bauen
- Externe Daten wie Publikationen, Patente oder Unternehmensdaten über APIs und Scraping einbinden und mit unseren bestehenden Daten verknüpfen
- Sicherstellen, dass Nutzer*innen sehen, woher ein Ergebnis kommt
- KI und Datenqualität
- LLMs und Embeddings für Matching, Klassifizierung und Anreicherung einsetzen, mit eingebauter Evaluation
- Pro Anwendungsfall festlegen, was gute Ergebnisse sind: akzeptable Fehlerquoten, Referenzfälle und was passiert, wenn ein Ergebnis falsch ist
- Mit dem Technical Product Manager und den Themenverantwortlichen klären, was sich zu automatisieren lohnt
- Dokumentation und Tests als Teil der Arbeit, nicht danach
- Dein Profil
- Mindestens 4 Jahre Erfahrung als Data Engineer oder Data Scientist, mit Pipelines und Automatisierungen, die du selbst gebaut und produktiv betrieben hast
- Sicher in SQL und Postgres
- Sicher in Python für Datenarbeit: pandas, Notebooks, Evaluationsskripte
- Erfahrung mit der Integration von Saa S-Tools über APIs und Webhooks, inklusive Sync in beide Richtungen
- Praktische Erfahrung mit LLMs in Datenpipelines: Embeddings, strukturierte Extraktion, Evaluation
- Erfahrung mit Matching-, Klassifizierungs- oder Ranking-Methoden und damit, wie man misst, ob sie funktionieren
- Du prüfst, was eine API tatsächlich tut, statt dich auf die Dokumentation zu verlassen
- Du denkst DSGVO von Anfang an mit: Einwilligung, Löschfristen, Zugriff
- Du nutzt täglich Claude Code oder ähnliche KI-Coding-Tools und weißt, wo ihr Output gründlich geprüft werden muss
- Erfahrung mit Record Linkage oder Entity Resolution ist ein Plus
- Fließend Englisch, Deutsch ist ein Plus
- Wir bieten
- Eine Rolle mit echter Verantwortung: Die Datenplattform von JUNI und die Daten hinter unseren Tools gestaltest du
- Arbeit, die für wissenschaftsbasierte Gründer*innen, Forschende und unsere Partner in Berlin-Brandenburg zählt
- Ein motiviertes Team mit Hands-on-Mentalität und flachen Hierarchien
- Flexible Arbeitszeiten und hybrides Arbeiten
- Ein modernes Arbeitsumfeld im Herzen von Berlin
- Eine Vergütung, die Erfahrung und Verantwortung widerspiegelt
- #J-18808-Ljbffr
Data & AI Engineer (m/w/d) in Berlin Arbeitgeber: Juni
JUNI bietet eine dynamische Startup-Umgebung in Berlin-Mitte, in der Sie als Senior IT & Technical Operations Specialist von Anfang an echte technische Verantwortung übernehmen können. Mit einem Fokus auf persönliche Entwicklung und einem unterstützenden Team fördern wir eine Kultur der Eigenverantwortung und Innovation, während Sie die Möglichkeit haben, unsere technischen Abläufe zu optimieren und zu gestalten. Genießen Sie die Vorteile eines modernen Coworking-Spaces und die Chance, in einem zukunftsorientierten Bereich wie Life Sciences, DeepTech und GreenTech zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data & AI Engineer (m/w/d) in Berlin 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 Juni 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 Data & AI Engineer (m/w/d) in Berlin 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 Data & AI Engineer (m/w/d) bei Juni gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Juni 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 Juni entscheidend sein!
