Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte moderne Data- und AI-Plattformen mit Azure und Databricks.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Daten und KI mit flexibler Arbeitskultur.
- Vorteile: 95 % remote, spannende Projekte und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Fließende Deutschkenntnisse erforderlich, idealerweise im Raum München.
- Warum dieser Job: Sei Teil der Zukunft von AI und Datenarchitekturen mit echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Erfahrung in Cloud-Datenplattformen, Azure, Python und Databricks.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Als Data Engineer mit Fokus auf Azure und Databricks gestaltest du moderne daten- und AI-getriebene Plattformen. Du entwickelst skalierbare Lakehouse- und AI-Architekturen, die klassische Analytics- und BI-Anwendungen ebenso unterstützen wie Machine-Learning-, Generative-AI- und agentenbasierte Workloads. Du konzipierst AI-Systeme von der Auswahl geeigneter Modelle und Anbieter über Datenanbindung, Evaluation und Governance bis hin zum sicheren und skalierbaren Betrieb. Dabei kennst du die typischen Herausforderungen produktiver AI-Lösungen und entwickelst Architekturen, die hinsichtlich Qualität, Sicherheit, Datenschutz, Performance und Kosten überzeugen.
Neben der technischen Architektur übernimmst du eine zentrale Rolle in der Beratung unserer Kunden – von der ersten Daten- und AI-Strategie über das Solution Design bis zur Umsetzung. Du arbeitest eng mit Data Engineers, Data Scientists, AI Engineers, Cloud-Teams und Fachbereichen zusammen und übernimmst fachliche Führung innerhalb unserer Projekte. Perspektivisch besteht die Möglichkeit, auch disziplinarische Führungsverantwortung zu übernehmen.
Deine Aufgaben
- Architektur und Design moderner Data- und AI-Plattformen auf Basis von Azure, Databricks und Lakehouse-Architekturen
- Entwicklung skalierbarer End-to-End-Datenlösungen von der Datenintegration bis zur analytischen und AI-gestützten Nutzung
- Konzeption und Aufbau produktiver AI-Systeme, beispielsweise für Generative AI, RAG, Document Intelligence, intelligente Suche und AI Agents
- Auswahl und Bewertung geeigneter AI-Modelle, Plattformen und Anbieter unter Berücksichtigung von Qualität, Datenschutz, Kosten, Skalierbarkeit und Vendor Lock-in
- Integration unterschiedlicher kommerzieller und Open-Source-Modelle, beispielsweise über Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Databricks oder vergleichbare Plattformen
- Entwicklung von Evaluations- und Monitoring-Konzepten für AI-Anwendungen, unter anderem hinsichtlich Antwortqualität, Halluzinationen, Latenz, Kosten und Zuverlässigkeit
- Gestaltung sicherer AI-Architekturen inklusive Zugriffskontrollen, Datenschutz, Guardrails, Prompt-Injection-Schutz und verantwortungsvoller AI-Nutzung
- Aufbau von LLMOps-, MLOps- und Model-Lifecycle-Prozessen für Entwicklung, Testing, Deployment, Monitoring und kontinuierliche Verbesserung
- Design und Implementierung von ETL-/ELT-Pipelines mit Python, SQL und PySpark
- Nutzung des Databricks-Ökosystems, insbesondere Delta Lake, Unity Catalog, MLflow und Databricks Workflows
- Aufbau und Integration klassischer Machine-Learning-Workflows und MLOps-Strukturen
- Technische Leitung und Koordination mehrerer Data-, Analytics- und AI-Projekte
- Fachliche Führung und Mentoring von Data Engineers, AI Engineers und Analytics-Teams
- Beratung unserer Kunden bei der Konzeption moderner Data- und AI-Plattformen sowie bei der Identifikation sinnvoller AI-Anwendungsfälle
- Übersetzung fachlicher Anforderungen in realistische, produktionsfähige Lösungsarchitekturen
- Unterstützung bei Pre-Sales- und Sales-Aktivitäten, insbesondere durch: Solution Designs und Architekturkonzepte, technische Workshops und Discovery Sessions, Entwicklung von Prototypen und Proofs of Concept, Unterstützung bei Angebots- und Lösungspräsentationen
- Sicherstellung von Performance, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Kostenoptimierung in der Cloud
- Entwicklung von Best Practices für Data Governance, AI Governance, Security und Data Quality
Dein Profil
- Mehrjährige Erfahrung im Design und Betrieb moderner Cloud-Datenplattformen
- Sehr gute Kenntnisse in Azure, Python, SQL und Databricks
- Fundierte Erfahrung mit Lakehouse-Architekturen und Data-Engineering-Workflows
- Praktische Erfahrung in der Konzeption oder Umsetzung produktiver AI- und Machine-Learning-Systeme
- Erfahrung mit Generative AI, Large Language Models, RAG-Architekturen oder AI Agents
- Verständnis der unterschiedlichen Stärken und Grenzen kommerzieller und offener AI-Modelle sowie Erfahrung mit verschiedenen Modellen oder Anbietern
- Fähigkeit, geeignete Modelle und Technologien abhängig vom jeweiligen Anwendungsfall auszuwählen und fundiert zu bewerten
- Kenntnisse typischer Herausforderungen produktiver AI-Systeme, beispielsweise: Halluzinationen und schwankende Antwortqualität, fehlende oder unzureichende Evaluation, Datenschutz und Informationssicherheit, Prompt Injection und unkontrollierte Tool-Nutzung, Latenz, Skalierbarkeit und Kosten, Abhängigkeit von einzelnen Modellen oder Anbietern
- Erfahrung mit MLflow, Machine-Learning-Pipelines, MLOps oder LLMOps
- Erfahrung mit Delta Lake, Databricks Workflows und Data Orchestration
- Erfahrung oder Interesse an Pre-Sales- und kundenorientierten Solution-Design-Aktivitäten
- Erfahrung oder erste Berührungspunkte mit fachlicher Führung oder technischer Projektleitung
- Interesse daran, perspektivisch auch disziplinarische Führungsverantwortung zu übernehmen
- Erfahrung mit CI/CD, Git, Infrastrukturautomatisierung und Performance-Optimierung
- Fähigkeit, mehrere Projekte als Solution Architect zu koordinieren und unterschiedliche technische sowie fachliche Stakeholder zusammenzubringen
- Erfahrung im Versicherungs-, Banking- oder Asset-Management-Umfeld ist von Vorteil
Warum diese Rolle spannend ist
- Gestaltung moderner Data- und AI-Plattformen im Enterprise-Umfeld
- Architekturverantwortung kombiniert mit Hands-on-Entwicklung
- Entwicklung produktiver AI-Lösungen statt ausschließlich experimenteller Proofs of Concept
- Arbeit mit modernen Technologien aus dem Azure-, Databricks- und AI-Ökosystem
- Möglichkeit, unterschiedliche Modelle, Plattformen und Lösungsansätze technologieoffen zu bewerten
- Kombination aus Architektur, AI, Data Engineering, Beratung und technischer Umsetzung
- Direkter Einfluss auf unsere Data- und AI-Strategie sowie auf die Weiterentwicklung unserer Lösungen
- Möglichkeit zur Weiterentwicklung in eine Lead- oder Führungsrolle
Rahmenbedingungen
Für diese Position sind fließende Deutschkenntnisse auf professionellem Niveau zwingend erforderlich. Zudem muss sich dein Erstwohnsitz in Deutschland befinden – idealerweise im Raum München. Die Tätigkeit ist zu etwa 95 % remote möglich. Gelegentlich finden Workshops, Projekttermine und Kundengespräche vor Ort statt. Wir freuen uns auf deine Bewerbung und darauf, dich kennenzulernen.
Data Engineer (Senior) / (m/w/d) | 95 % remote in Leipzig Arbeitgeber: mylantech GmbH
Als Arbeitgeber bieten wir dir die Möglichkeit, in einem dynamischen und wachsenden Umfeld zu arbeiten, das 100 % Remote-Arbeit mit flexibler Zeiteinteilung ermöglicht. Du übernimmst eigenverantwortliche Aufgaben in der internationalen Payroll und Buchhaltung, während du gleichzeitig die Chance hast, deine Ideen zur Prozessoptimierung einzubringen. Bei uns findest du ein persönliches Arbeitsklima, in dem deine Beiträge geschätzt werden und du dich kontinuierlich weiterentwickeln kannst.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨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 mylantech GmbH zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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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 (Senior) / (m/w/d) | 95 % remote bei mylantech GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei mylantech GmbH 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 mylantech GmbH entscheidend sein!