Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und skaliere unsere KI-nativen Datenplattformen und leite ein wachsendes Data & AI-Team.
- Arbeitgeber: 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 mit modernster Technologie.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Python, SQL und Cloud-Diensten sowie starke Kommunikationsfähigkeiten.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
Gehalt: 50.000 - 75.000 € pro Jahr
Anforderungen:
- Starke Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten in Englisch und Deutsch (schriftlich + mündlich) - min. C1
- Produktionserfahrung in Python für Daten- und KI-Engineering (Pipelines, APIs, Orchestrierung)
- Solide SQL- und Datenmodellierungskenntnisse (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 in der Bereitstellung von KI/LLM-basierten Systemen in der Produktion
- Erfahrung mit dbt Cloud für Transformations-Pipelines
- Vertrautheit mit Tracing und Observability (z.B. Langfuse, OpenTelemetry)
- Erfahrung in der Vorbereitung von Datensätzen und Durchführung von überwachten Feinabstimmungen (SFT) von LLMs
- Kenntnis von Reverse ETL-Tools (z.B. Census, Hightouch) oder dem Erstellen benutzerdefinierter Synchronisierungen 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- und Embedding-Pipelines sowie der Abrufqualität durch Experimente und Tracing
- Erweiterung der LLM-Fähigkeiten mit überwachten Feinabstimmungen (SFT) für domänenspezifische Datenverteilungen, bei denen RAG allein nicht ausreicht
- Datenengineering: Aufbau skalierbarer Ingestions- und Transformations-Pipelines für sowohl proprietäre als auch externe Daten (unter Verwendung von Lambda, Glue, Terraform)
- Verantwortung für Embedding-Pipelines für retrieval-augmented generation Systeme
- Management von Infrastruktur-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
Mehr:
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 den Grundstein nicht nur 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) - Hybrid Arbeitgeber: Purpose Green
Kontaktperson:
Purpose Green HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Engineer Data, AI & Analytics (m/w/d) - Hybrid
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv und nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die in der Branche arbeiten oder bei uns im Unternehmen. Oft gibt es ungeschriebene Stellenangebote, die nicht öffentlich ausgeschrieben sind.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich gut auf das Vorstellungsgespräch vor! Informiere dich über unsere Projekte und Technologien, die wir nutzen. Zeige, dass du nicht nur die Anforderungen erfüllst, sondern auch ein echtes Interesse an unserer Mission hast.
✨Tipp Nummer 3
Präsentiere deine technischen Fähigkeiten! Bring Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit mit, die zeigen, wie du komplexe Probleme gelöst hast. Das kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Und vergiss nicht, deine Leidenschaft für Data, AI und Analytics zu zeigen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Engineer Data, AI & Analytics (m/w/d) - Hybrid
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.
Sprich unsere Sprache!: Achte darauf, dass du sowohl in Deutsch als auch in Englisch kommunizierst, besonders wenn es um technische Details geht. Zeig uns, dass du die Anforderungen verstehst und in beiden Sprachen sicher bist.
Mach es konkret!: Gib uns konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die zeigen, wie du mit Daten, AI und Analytics gearbeitet hast. Je mehr wir über deine Erfolge erfahren, desto besser!
Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und wir dich zügig kontaktieren können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Purpose Green vorbereitest
✨Sprich die Sprache der Stakeholder
Da starke Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und Deutsch gefordert sind, solltest du dich darauf vorbereiten, deine technischen Konzepte klar und verständlich zu erklären. Übe, komplexe Themen einfach zu erläutern, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten folgen können.
✨Zeige deine praktischen Fähigkeiten
Bereite dich darauf vor, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu präsentieren, insbesondere in Bezug auf Python, SQL und Cloud-Technologien. Zeige, wie du Datenpipelines erstellt und AI-Systeme implementiert hast, um deine praktische Erfahrung zu untermauern.
✨Verstehe die Technologien im Detail
Mach dich mit den spezifischen Tools und Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Terraform, dbt Cloud und BI-Tools. Sei bereit, Fragen zu diesen Technologien zu beantworten und erkläre, wie du sie in deinen Projekten eingesetzt hast.
✨Bereite Fragen für das Interview vor
Überlege dir einige durchdachte Fragen, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Position zu erfahren. Fragen zur Teamdynamik oder zu zukünftigen Projekten sind immer gut!
