Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und skaliere Datenarchitekturen für KI-gesteuerte Arbeitsabläufe.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf digitale Transformation und Vielfalt.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Chancen zur persönlichen und beruflichen Entfaltung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenarchitektur und beeinflusse KI-Anwendungen direkt.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung in der Datenengineering und tiefes Wissen über Microsoft-Datenstack.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Role Purpose
As a Senior Data Engineer within our Commercial Digital AI & Automation team, you will design, own, and scale the data foundation powering our next‑generation, AI‑driven commercial workflows.
You will serve as the technical authority for our data architecture, designing and implementing highly reliable data pipelines from key CRM and ERP sources.
In this role, you will architect the governed context layer that grounds AI agents in accurate business data, establish intelligent feedback loops to drive continuous learning, and deliver the advanced analytical products needed to measure agent performance and commercial outcomes.
Key Responsibilities
- Data Architecture & Pipeline
Engineering: Architect, build, and operate resilient data pipelines integrating Salesforce, SAP, and service data into highly governed analytical and operational data products.
Lead the technical implementation utilizing Microsoft Fabric, Dataverse, Python, and SQL.
- AI Context
Management: Design and own the context layer for AI agents.
Deliver curated, versioned data products with strict data contracts, entity resolution, and optimized retrieval interfaces to ground LLM/AI outputs.
- Intelligent
- Feedback
Loops: Establish sophisticated feedback systems to capture agent outcomes, human corrections, and downstream results, seamlessly feeding them back into data products, prioritization models, and scoring logic.
- Advanced Reporting & Analytics: Oversee the delivery of robust Power BI dashboards, semantic models, and datasets covering critical agent performance, pipeline/funnel metrics, and data quality.
- Data Quality, Governance & Security: Set the standards for and implement robust data‑quality frameworks (completeness monitoring, deduplication, entity resolution, and source reconciliation).
Define and enforce data lineage, access controls, retention, and compliance protocols in close partnership with IT and data owners.
- Integration
Evolution: Drive the modernization of our data landscape by transitioning legacy, file/export‑based flows toward secure, modern, API‑based, in‑perimeter integration patterns.
- Role Requirements
- Experience & Autonomy: 6+ years of hands‑on data engineering experience, with a proven track record of owning end‑to‑end data architectures and production pipelines supporting operational (not just analytical) enterprise use cases.
- Technical Stack Expertise: Deep expertise across the Microsoft data stack (Fabric, Dataverse, Power BI) alongside advanced Python and SQL development skills.
- Integration Expertise: Proven experience integrating complex enterprise data from Salesforce and/or SAP, specifically utilizing modern API‑based integration patterns.
- Advanced AI Data
Engineering: Direct experience designing data modeling/entity resolution frameworks across CRM/ERP domains, as well as designing context/retrieval layers (e. g., RAG systems) and feedback loops for AI/LLM applications.
- Leadership & Stewardship: Proven ability to make independent architectural and tooling decisions, set technical standards for engineering teams, and ensure the absolute reliability of data feeding customer‑facing AI agents.
- Leadership Behaviours
- Inspire
- Your
People: Communicate a compelling technical vision, simplify complex architectural challenges, and plan for the long‑term interest of the business.
Bring positive energy, ambition, high integrity, and a proactive willingness to learn from setbacks.
- Strengthen
- Your
Team: Set a high bar for technical excellence, hold peers and collaborators accountable, and foster a growth mindset through coaching, mentoring, and active collaboration.
- Grow
- Your
Business: Implement data strategies that deliver tangible business results.
Put customers at the heart of what you build, proactively optimize existing processes, and champion the Spectris Business Systems.
Malvern Panalytical, Micromeritics and Sci Aps, part of the Spectris Group, are committed to a diverse and inclusive culture where everyone can thrive and achieve a fulfilling career.
We encourage applications from underrepresented individuals and people with diverse backgrounds.
Although we always select the most qualified applicant for each role and make all decisions without regard to race, sex, age, or any other protected class, we are an inclusive, equal opportunity organization that prizes diversity.
Your unique perspective is important to us.
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Data Engineer Arbeitgeber: Malvern Panalytical
Als Arbeitgeber bietet Malvern Panalytical, Micromeritics & SciAps eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Teamarbeit und kontinuierliches Lernen setzt. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten in einem innovativen Umfeld, das sich auf die Entwicklung fortschrittlicher KI-gesteuerter Lösungen konzentriert. Mit einem klaren Fokus auf Vielfalt und Inklusion schätzen wir die einzigartigen Perspektiven unserer Mitarbeiter und fördern eine positive Unternehmenskultur, die Kreativität und Zusammenarbeit anregt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so 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 Malvern Panalytical 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 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 Data Engineer bei Malvern Panalytical gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Malvern Panalytical 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 Malvern Panalytical entscheidend sein!
