Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte und verwalte die Dateninfrastruktur für intelligente KI-Anwendungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das regulierte Branchen unterstützt.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Mentoring, moderne Arbeitsumgebung und kontinuierliche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit internationaler Kultur und vielen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Nutze cutting-edge Technologien und forme die Zukunft der Datenarchitektur.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenarchitektur und -engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
We are looking for a Senior Data & AI Architect to design, build, and manage the end‑to‑end data infrastructure that powers intelligent AI applications.
In this role, you will act as a systems‑oriented Senior Data & AI Architect for our clients.
You are not just a developer writing code in isolation; you are a strategic thinker who bridges the gap between complex data networks and tangible business value—directly on‑site with clients.
With a strong \"Builder’s Mindset\", you prioritize sustainable, scalable, and secure engineering over temporary quick fixes.
You will bring this mindset into high‑stakes, regulated environments (such as Financial Services and Med‑Tech) where data quality, compliance, and governance are core product features, not administrative burdens.
- Your responsibilities
- As a Senior Data & AI Architect, you will shape the data ecosystems of our clients and represent reeeliance’s architectural vision
- At this role, you will design and build the technical foundation for generative AI and machine learning workloads, including feature stores, vector databases (e. g., Pinecone, pgvector), embedding layers, and scalable ingestion pipelines
- Your role will be to define and implement robust modeling standards for structured, semi‑structured, and unstructured data (utilizing Data Vault, dimensional modeling, and schema‑on‑read approaches)
- You will be responsible for structuring and conducting assessments to map a client’s data landscape, identify readiness gaps (schema quality, lineage, governance maturity) and establish reusable assessment frameworks
- You will treat regulatory requirements (e. g., EU AI Act, BCBS 239, GDPR, Gx P) not as a burden, but as a technical feature, automate policies and security guardrails directly into CI/CD pipelines and platform provisioning
- In this role, you will champion the \"Golden Path\" philosophy, value clean architecture, automated testing, documentation, and total reproducibility (via Git, MLflow, and containerization) as non‑negotiables, hands‑on engineer who is as comfortable deep‑debugging a pipeline as you are designing high‑level workflows
- As a Senior Data & AI Architect, you will act as a bilingual bridge, by explaining vector embeddings to a business executive and business ROI to a developer, listening first to understand the client’s problem before proposing technical solutions
- You will coach client teams and mentor junior colleagues at reeeliance, enabling them to adopt modern, high‑quality data engineering practices and scaling our architectural mindset
- Our requirements
- 5+ years of experience in data engineering, data architecture, or a related software engineering role
- Experience in or a strong interest in working within regulated sectors like Financial Services or Med‑Tech, with an understanding of how regulatory standards shape data architectures
- Deep expertise in architecting and scaling solutions on Databricks, Snowflake, Big Query, or similar modern cloud platforms
- High proficiency in Python and SQL, solid experience with transformation and orchestration tools (e. g., dbt, Apache Spark, Airflow, Prefect)
- Hands‑on experience building architectures for Large Language Models (LLMs) and Retrieval‑Augmented Generation (RAG), practical knowledge of vector databases (e. g., Pinecone, Weaviate, pgvector) and embedding management
- Solid understanding of MLOps patterns and tooling (e. g., MLflow, Kubeflow, Sage Maker, or Vertex AI) to ensure models, code, and data versions are fully auditable and reproducible
- Proven ability to build systems focused on automated data quality, data lineage, metadata catalogs, and real‑time process monitoring
- Familiarity with decentralized data architectures, such as Data Mesh, and separating platform capabilities (Data Fabric) from domain data products
- Comfort with CI/CD tools, containerization (Docker, Kubernetes), and Ia C (Terraform)
- A passion for understanding how tools work under the hood and proactively exploring emerging tech trends (e. g., transition from basic RAG to Agentic Reasoning)
- Strong consultative skills, empathy, and the ability to explain complex technical designs in plain language and experience in mentoring team members and helping them grow
- Articulate with impeccable verbal and written communication skills in German (C1 level) and English (B2 level). Strong & discerning listener
What we offer
- Space to grow: Taking ownership in international projects while continuously expanding your skills
- Mentorship and Onboarding: Structured introduction supported by dedicated mentor
- Cutting‑edge workspace: Work with the latest technology and modern equipment to drive innovative solutions
- Long‑term stability: A permanent employment in a family‑oriented and people‑focused company
- Diverse & inclusive environment: Join a truly international environment and collaborate daily with teammates from over 15 different nationalities
- Balance matters or work‑life harmony: A work schedule designed to promote well‑being and productivity
- Team culture & connection: Social events and structured team‑building days held in Berlin and Hamburg
- Language courses: Learn, improve or practice your conversational skills on language platform Lingoda
- Never stop learning: You’ll receive a dedicated budget to industry‑leading platforms like Udemy and Master Class to sharpen your technical expertise and leadership skills
- …and many other Job perks (childcare subsidy, company pension scheme, job bike, etc…)
About us reeeliance guides regulated enterprises in turning AI readiness into AI‑embedded operations, redesigning the workflows where risk, compliance, and business decisions actually happen.
We design, build, and govern the data foundations that make it possible, combining strategic advisory, data and AI engineering, and deep SAP expertise across Hamburg, Berlin, and Porto.
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Senior Data & AI Architect Arbeitgeber: reeeliance
reeeliance ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und internationalen Umfeld zu wachsen. Mit einem starken Fokus auf Mentorship und kontinuierliche Weiterbildung, unterstützt das Unternehmen seine Mitarbeiter dabei, ihre Fähigkeiten in der Daten- und KI-Architektur auszubauen. Die familienorientierte Unternehmenskultur fördert eine ausgewogene Work-Life-Balance und bietet zahlreiche Vorteile wie Sprachkurse und ein modernes Arbeitsumfeld, um innovative Lösungen zu entwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data & AI Architect erhalten könnten
✨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 reeeliance 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 Senior Data & AI Architect 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 Senior Data & AI Architect bei reeeliance gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei reeeliance 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 reeeliance entscheidend sein!