Auf einen Blick
- Aufgaben: Ăśbernehme die Verantwortung fĂĽr unsere Daten- und KI-Systeme von der Modellierung bis zur Implementierung.
- Arbeitgeber: Wir entwickeln innovative Produkte mit einem kreativen Teamgeist und flachen Hierarchien.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, kreative Freiräume und ein unterstützendes Team warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Daten- und KI-Technologien in einem dynamischen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Python, SQL und Cloud-Diensten ist ein Muss; Kommunikationsstärke in Deutsch und Englisch erforderlich.
- Andere Informationen: Wir fördern Vielfalt und ermutigen alle, sich zu bewerben, auch wenn nicht alle Anforderungen erfüllt sind.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Welcome
We’re looking for a senior-level engineer to take full ownership of our data and AI systems, from ingestion and modeling to embedding pipelines and LLM-based applications. You’ll operate across domains (data infrastructure, BI, and AI), working closely with stakeholders in product, operations, and engineering.
This is a full-stack data role with a dual mandate:
- Build and scale our AI-native data platform
- Help shape and lead a growing Data & AI team as we scale
We’re early-stage, so you’ll move between strategy and code, long-term design and fast iteration. You’ll lay the groundwork not just for the system, but for the team that will own it.
Your Responsibilities
AI & Application Engineering
- Architect and deploy AI-powered systems into production (e.g., FastAPI apps with RAG architecture using OpenSearch and Langfuse)
- Optimize agentic workflows, prompt & embedding pipelines, and retrieval quality through experimentation and tracing
- Extend LLM capabilities with supervised fine-tuning (SFT) for in-domain data distributions where RAG alone underperforms
Data Engineering
- Build scalable ingestion and transformation pipelines for both proprietary and external data (using Lambda, Glue, Terraform)
- Own embedding pipelines for retrieval-augmented generation systems
- Manage infrastructure-as-code for all core components (Redshift, S3, VPC, IAM, OpenSearch)
Analytics Engineering & BI
- Maintain and evolve a clean, documented data model (dbt Cloud ⇒ leverage Fusion)
- Develop and maintain BI dashboards in QuickSight and/or Metabase
- Provide ad-hoc analytical support for product, sales, and ops teams
- Build event-driven automation and reverse ETL pipelines to serve data or AI outputs back into operational systems (e.g., HubSpot)
Leadership & Collaboration
- Work closely with stakeholders across engineering, product, and operations to define the right data products and abstractions
- Lay the foundation for a high-performing Data & AI team. Help hire, mentor, and establish best practices as we grow
Your Skills and Qualifications
Must-Haves
- Strong communication and stakeholder management in both English and German (written + spoken)
- Production-level experience in Python for data and AI engineering (pipelines, APIs, orchestration)
- Solid SQL and data modeling expertise (including incremental strategies)
- Hands-on experience with a major cloud provider (AWS, GCP, or Azure)
- Terraform/IaC experience for provisioning cloud infrastructure
- Experience using at least one modern BI tool (e.g., Metabase, Power BI, Looker)
Nice-to-Haves
- Deep AWS experience (S3, Lambda, Glue, Redshift, OpenSearch)
- Hands-on experience deploying AI/LLM-based systems into production
- Experience using dbt Cloud for transformation pipelines
- Familiarity with tracing and observability (e.g., Langfuse, OpenTelemetry)
- Experience preparing datasets and running supervised fine-tuning (SFT) of LLMs
- Exposure to reverse ETL tools (e.g., Census, Hightouch) or building custom syncs to HubSpot, Slack, APIs
About us
With a clear commitment to excellence and a creative drive, we develop innovative products and solutions. Our team spirit is the driving force that helps us tackle every challenge together. Through flat hierarchies, we create space for creative ideas and allow everyone to actively contribute to shaping our future.
Our selection process is open to all people – regardless of age, race, origin, religion, gender, sexual orientation, gender identity and/or expression, marital status, or other legally protected characteristics.
If you are inspired by our mission but do not meet every single requirement, we strongly encourage you to apply anyway. We are not looking for perfect resumes, but for individuals with strong values and the courage to help shape a sustainable future.
Find your Purpose. We look forward to receiving your application.
Senior Engineer Data, AI & Analytics (m/w/d) Arbeitgeber: Purpose Green

Kontaktperson:
Purpose Green HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Engineer Data, AI & Analytics (m/w/d)
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit aktuellen Mitarbeitern von StudySmarter in Kontakt zu treten. Stelle Fragen zu ihrer Arbeit und den Herausforderungen im Bereich Data, AI & Analytics. Ein persönlicher Kontakt kann dir helfen, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Zeige deine Projekte
Wenn du an relevanten Projekten gearbeitet hast, sei es beruflich oder privat, präsentiere diese in einem Portfolio. Zeige, wie du AI-Systeme implementiert oder Datenpipelines optimiert hast. Dies kann deine praktische Erfahrung unterstreichen und dich von anderen Bewerbern abheben.
✨Bereite dich auf technische Gespräche vor
Da die Rolle technisches Wissen erfordert, solltest du dich auf technische Interviews vorbereiten. Ăśbe Coding-Challenges und sei bereit, ĂĽber deine Erfahrungen mit Python, SQL und Cloud-Diensten zu sprechen. Das zeigt dein Engagement und deine Fachkenntnisse.
✨Verstehe die Unternehmenskultur
Informiere dich über die Werte und die Kultur von StudySmarter. Zeige in Gesprächen, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch gut ins Team passt. Betone deine Teamfähigkeit und deinen Wunsch, zur kreativen Atmosphäre beizutragen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Engineer Data, AI & Analytics (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Fähigkeiten und Erfahrungen, die gefordert werden. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Individualisiere dein Anschreiben: Schreibe ein maĂźgeschneidertes Anschreiben, das deine Motivation fĂĽr die Position und deine relevanten Erfahrungen betont. Gehe darauf ein, wie du zur Entwicklung der Data & AI Systeme beitragen kannst.
Hebe technische Fähigkeiten hervor: Betone deine Erfahrungen mit Python, SQL und Cloud-Diensten in deinem Lebenslauf. Füge konkrete Beispiele hinzu, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast.
Zeige Teamarbeit und Kommunikation: Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte und deine Kommunikationsfähigkeiten in beiden Sprachen (Deutsch und Englisch) anführen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Purpose Green vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Rolle einen starken Fokus auf Daten- und KI-Systeme hat, solltest du dich auf technische Fragen zu Python, SQL und Cloud-Diensten vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Verstehe die Unternehmensmission
Informiere dich ĂĽber die Mission und Werte des Unternehmens. Zeige im Interview, dass du nicht nur die technischen Anforderungen verstehst, sondern auch, wie du zur Vision des Unternehmens beitragen kannst.
✨Bereite Fragen für die Interviewer vor
Zeige dein Interesse an der Position und dem Unternehmen, indem du durchdachte Fragen stellst. Frage nach den Herausforderungen, die das Team derzeit hat, oder nach den zukĂĽnftigen Projekten im Bereich Data & AI.
✨Demonstriere Teamfähigkeit und Kommunikation
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern erfordert, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Teile Beispiele, wie du erfolgreich in Teams gearbeitet hast und wie du komplexe technische Konzepte verständlich gemacht hast.