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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI-gestützte Systeme und Datenpipelines.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines der am schnellsten wachsenden ClimateTech-Start-ups in Europa.
- Mitarbeitervorteile: 30 Urlaubstage, flexibles Arbeiten, Bildungsurlaub und BVG-Ticket.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der nachhaltigen Bau- und Immobilienbranche aktiv mit.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Python, SQL und Cloud-Technologien erforderlich.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 50000 - 75000 € pro Jahr.
Gehalt: 50.000 - 75.000 pro Jahr
Anforderungen
- Starke Kommunikations- und Stakeholder-Managementfähigkeiten in Englisch und Deutsch (schriftlich + mündlich) - min. C1
- Produktionserfahrung in Python für Daten- und KI-Engineering (Pipelines, APIs, Orchestrierung)
- Solide SQL- und Datenmodellierungskompetenz (einschließlich inkrementeller Strategien)
- Praktische Erfahrung mit einem großen Cloud-Anbieter (AWS, GCP oder Azure)
- Terraform / IaC-Erfahrung zur Bereitstellung von Cloud-Infrastruktur
- Erfahrung mit mindestens einem modernen BI-Tool (z.B. Metabase, Power BI, Looker)
- Tiefe AWS-Erfahrung (S3, Lambda, Glue, Redshift, OpenSearch)
- Praktische Erfahrung mit der Bereitstellung von KI / LLM-basierten Systemen in der Produktion
- Erfahrung mit dbt Cloud für Transformationspipelines
- Vertrautheit mit Tracing und Observability (z.B. Langfuse, OpenTelemetry)
- Erfahrung in der Vorbereitung von Datensätzen und Durchführung von supervised fine-tuning (SFT) von LLMs
- Kenntnisse über Reverse ETL-Tools (z.B. Census, Hightouch) oder den Aufbau benutzerdefinierter Synchronisationen zu HubSpot, Slack, APIs
Verantwortlichkeiten
- AI & Application Engineering
- Architektur und Bereitstellung von KI-gesteuerten Systemen in der Produktion (z.B. FastAPI-Apps mit RAG-Architektur unter Verwendung von OpenSearch und Langfuse)
- Optimierung agentischer Workflows, Prompt- & Embedding-Pipelines sowie Retrieval-Qualität durch Experimente und Tracing
- Erweiterung der LLM-Fähigkeiten mit supervised fine-tuning (SFT) für domänenspezifische Datenverteilungen, bei denen RAG allein nicht ausreicht
- Datenengineering
- Aufbau skalierbarer Ingestions- und Transformationspipelines für sowohl proprietäre als auch externe Daten (unter Verwendung von Lambda, Glue, Terraform)
- Verantwortung für Embedding-Pipelines für retrieval-augmented generation Systeme
- Management von Infrastructure-as-Code für alle Kernkomponenten (Redshift, S3, VPC, IAM, OpenSearch)
- Analytics Engineering & BI
- Pflege und Weiterentwicklung eines sauberen, dokumentierten Datenmodells (dbt Cloud nutzt Fusion)
- Entwicklung und Pflege von BI-Dashboards in QuickSight und/oder Metabase
- Bereitstellung von Ad-hoc-analytischer Unterstützung für Produkt-, Vertriebs- und Betriebsteams
- Aufbau von ereignisgesteuerten Automatisierungen und Reverse ETL-Pipelines, um Daten oder KI-Ausgaben zurück in operationale Systeme (z.B. HubSpot) zu bringen
- Führung & Zusammenarbeit
- Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Engineering, Produkt und Betrieb zur Definition der richtigen Datenprodukte und Abstraktionen
- Grundlage für ein leistungsstarkes Data & AI-Team schaffen. Hilfe bei der Einstellung, Mentoring und Etablierung von Best Practices während des Wachstums
Technologien
- AI
- AWS
- Architektur
- Azure
- Cloud
- ETL
- FastAPI
- GCP
- IAM
- Support
- LLM
- Looker
- Power BI
- Python
- SQL
- Slack
- Terraform
- dbt
Wir suchen einen Senior Engineer, der die volle Verantwortung für unsere Daten- und KI-Systeme übernimmt, von der Ingestion und Modellierung bis hin zu Embedding-Pipelines und LLM-basierten Anwendungen. Sie werden bereichsübergreifend (Dateninfrastruktur, BI und KI) arbeiten und eng mit Stakeholdern in Produkt, Betrieb und Engineering zusammenarbeiten. Dies ist eine Full-Stack-Datenrolle mit einem dualen Mandat:
- Aufbau und Skalierung unserer KI-nativen Datenplattform
- Gestaltung und Leitung eines wachsenden Data & AI-Teams während unseres Wachstums
Wir sind ein junges Unternehmen, daher werden Sie zwischen Strategie und Code, langfristigem Design und schneller Iteration wechseln. Sie legen nicht nur den Grundstein für das System, sondern auch für das Team, das es besitzen wird.
Warum wir
- Werden Sie Teil eines der am schnellsten wachsenden ClimateTech-Start-ups in Europa.
- Unterstützt von führenden US- und EU-Investoren gestalten wir die Zukunft der nachhaltigen Bau- und Immobilienbranche.
- Moderne Büros im Westen Berlins: günstig gelegen und gut angebunden.
- Hybrides Arbeitsmodell mit flexiblen Arbeitszeiten.
- 30 Urlaubstage plus einen zusätzlichen Tag pro Jahr sowie freie Tage am 24. und 31. Dezember.
- Wir belohnen Empfehlungen für unsere offenen Stellen durch ein durchdachtes und wertschätzendes Empfehlungsprogramm.
- Nach der Probezeit: bis zu fünf Tage Bildungsurlaub pro Jahr mit einem Budget von 1.500.
- BVG-ÖPNV-Ticket.
- Mitgliedschaft im Urban Sports Club.
- Arbeiten Sie nicht nur mit uns, sondern helfen Sie, den Wandel zu gestalten und die Dekarbonisierung voranzutreiben.
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, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Fachleuten in der Data- und AI-Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfolge, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Sei bereit für technische Interviews!
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Aufgaben vor, die deine Fähigkeiten in Python, SQL und Cloud-Technologien testen. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären.
✨Zeige deine Leidenschaft für AI und Daten!
Sprich über deine Erfahrungen mit LLMs und BI-Tools in Gesprächen. Zeige, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch ein echtes Interesse an den neuesten Entwicklungen in der Branche.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, Talente zu entdecken! Bewirb dich direkt über unsere Website, um sicherzustellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält. Lass uns gemeinsam die Zukunft der Daten und AI gestalten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Engineer Data, AI & Analytics (m / w / d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Betone deine Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen in Python, SQL und Cloud-Technologien klar hervorhebst. Zeig uns, wie du diese Skills in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder Projekte voranzutreiben.
Sprich unsere Sprache: Da wir sowohl auf Englisch als auch auf Deutsch kommunizieren, achte darauf, dass deine Bewerbung in beiden Sprachen gut verständlich ist. Das zeigt uns, dass du die Anforderungen an die Kommunikation erfüllst.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Purpose Green vorbereitest
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Stell sicher, dass du die wichtigsten Technologien und Tools, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, gut verstehst. Das umfasst Python, SQL, AWS und BI-Tools wie Metabase oder Power BI. Bereite Beispiele vor, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da starke Kommunikationsfähigkeiten gefordert sind, übe deine Antworten auf häufige Interviewfragen sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch. Sei bereit, technische Konzepte einfach zu erklären, damit auch nicht-technische Stakeholder sie verstehen können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du gemeistert hast, insbesondere im Bereich Data Engineering und AI. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das macht deine Erfahrungen greifbarer und beeindruckt die Interviewer.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du am Ende des Interviews stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen. Frage nach der Teamstruktur, den aktuellen Projekten oder den nächsten Schritten in der Entwicklung der Data & AI Systeme.
