Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle eine robuste Cloud-Infrastruktur für die Verarbeitung von Geodaten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich mobile Kartierung und KI.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, modernes Arbeitsumfeld und Zugang zu riesigen Datensätzen.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem dynamischen Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Zukunft mit modernster Technologie und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenorchestrierung und Cloud-Technologien erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Data Engineer – Mobile Mapping & AI Infrastructure (m/f/d)
The Role
As a Data Engineer you'll join one of our clients through
Meyer Talent Acquisition.
You are the architect of the "data refinery." The 360-degree cameras and Li DAR sensors generate petabytes of raw street-level data every year.
Your mission is to build the robust, cloud-native infrastructure that ingests, processes, and prepares this massive geospatial volume for our Computer Vision (CV) and Machine Learning models.
You will bridge the gap between raw sensor acquisition and production-ready AI, ensuring that our "Digital Twin" of the world is updated with pinpoint accuracy and maximum efficiency.
Key Responsibilities
- Orchestration & Pipelines: Design and manage complex, multi-stage data workflows using Flyte to automate the transition from raw sensor data to ML- ready datasets.
- Scalable
Infrastructure: Maintain and scale processing clusters on Azure Kubernetes Service (AKS), ensuring high availability and cost-efficient resource allocation for GPU/CPU-heavy tasks.
- CV Data Engineering: Build specialized pipelines for Computer Vision, including automated data versioning, quality gates, and Active Learning loops.
- Geospatial Data Lifecycle: Manage large-scale storage and retrieval patterns for Li DAR and imagery, optimizing data formats for low-latency access by both humans and algorithms.
- MLOps
Collaboration: Work alongside ML Researchers to industrialize research code, turning experimental Python scripts into hardened, reproducible production workflows.
- Technical Requirements
- Data Orchestration: Extensive experience with Flyte (or Airflow/Prefect), building resilient, versioned, and reproducible pipelines.
- Cloud & Containers: Deep proficiency in Azure and Kubernetes - Helm charts, K8s operators, cloud-native storage.
- Python Mastery: Expert-level Python, particularly for high-performance data manipulation (Pandas, Num Py) and interfacing with CV libraries.
- Data Architecture: Strong understanding of modern data stack patterns (Lakehouse/Mesh) and experience handling unstructured data (images, point clouds, video).
- Dev
Ops Mindset: Infrastructure as Code (Terraform) and CI/CD pipelines experience.
What We Offer
- Massive Scale: Work with one of the largest specialised geospatial datasets in the world (180+ million panoramic images yearly).
- Cutting-Edge Stack: A "no-legacy" approach to MLOps - utilising the best modern tools to solve problems others haven't encountered yet.
- Flexible working: Async-first culture. Vienna office anchor day Wednesday.
- English working language - German not required.
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineer - Mobile Mapping & AI Infrastructure (m/f/d) Arbeitgeber: Meyer Talent Acquisition
Als Data Engineer in Wien bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an einem der größten spezialisierten geospatialen Datensätze der Welt zu arbeiten und dabei modernste Technologien ohne veraltete Systeme zu nutzen. Unsere flexible Arbeitskultur fördert eine asynchrone Zusammenarbeit, während Sie in einem dynamischen Umfeld wachsen und Ihre Fähigkeiten weiterentwickeln können. Genießen Sie die Vorteile eines internationalen Teams, das Englisch als Arbeitssprache nutzt, und profitieren Sie von einer einzigartigen Gelegenheit, an der Schnittstelle von Datenengineering und KI-Infrastruktur zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer - Mobile Mapping & AI Infrastructure (m/f/d) 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 Meyer Talent Acquisition 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 - Mobile Mapping & AI Infrastructure (m/f/d) 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 - Mobile Mapping & AI Infrastructure (m/f/d) bei Meyer Talent Acquisition gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Meyer Talent Acquisition 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 Meyer Talent Acquisition entscheidend sein!
