Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines und integriere Unternehmensdaten in moderne GenAI-Anwendungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem starken Fokus auf AI und Teamarbeit.
- Vorteile: Buddy-Programm, hybrides Arbeiten und ein moderner Arbeitsplatz mit toller Hardware.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und starke Teamkultur für deine persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der AI mit und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder Data Science und Erfahrung in Data Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Als Data Engineer entwickelst und betreibst du skalierbare Datenpipelines, die Unternehmensdaten sicher und effizient mit modernen GenAI-Anwendungen verbinden.
Deine Aufgaben zusammengefasst:
- Integration von Unternehmensdaten in moderne Generative-AI- und AI-Plattformen
- Analyse von Datenquellen sowie Konzeption von Datenarchitekturen für reale AI-Use-Cases bei unseren Kund:innen
- Entwicklung skalierbarer Datenpipelines und Transformationen für ML- und GenAI-Workloads
- Integration von GenAI-Services (z. B. Azure OpenAI, AWS SageMaker, Vertex AI) in Datenplattformen
- Sicherstellung von Datenschutz, Compliance und sicherer Datenverarbeitung (z. B. DSGVO)
- Aufbau von Monitoring- und Observability-Konzepten für AI-Workloads
- Zusammenarbeit mit internen sowie externen Daten- und Backend-Teams zur Sicherstellung von Datenqualität und Integration bei unseren Kund:innen
- Dokumentation der Lösungen und Unterstützung beim Übergang in den operativen Betrieb
Benefits:
- Buddy Program: Dein Buddy wird dir bei der Eingewöhnung und Integration in das Team helfen und dich mit lustigen Aktivitäten begrüßen
- Hybrides Arbeiten: Ein individueller Mix aus remote working, Zeit im Office oder beim Kunden vor Ort
- Innovation & Vielfalt: Deutschlandweite, branchenübergreifende Projekte
- Mehrfach "Best Employer" im Reply-Netzwerk
- Immer up to date: Wir bieten dir einen modernen Arbeitsplatz mit super Hardware (nach Wahl) und eine internationale und familiäre Arbeitsumgebung mit flachen Hierarchien und starkem Zusammenhalt
Qualifizierungen:
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Engineering, Data Science oder einem verwandten Bereich
- Idealerweise bereits 2–5 Jahre praktische Erfahrung in Data Engineering, MLOps oder AI-Plattformen
- Gute Python-Kenntnisse und Routine im Umgang mit Datenverarbeitung oder ML-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow
- Know-how zu Datenpipelines, ETL/ELT-Prozessen und Datenmodellierung
- Praxiserprobter Umgang mit Azure, AWS oder Google Cloud
- Vertrautheit mit AI-Services und der Integration von Large Language Models
- Kommunikationsstärke im Umgang mit Kunden und Stakeholdern, sowohl in fließendem Deutsch als auch auf Englisch
Data Engineer – GenAI Platform Integration (m/w/d) Arbeitgeber: Reply
Als Arbeitgeber bieten wir dir die Möglichkeit, in einem innovativen und dynamischen Umfeld zu arbeiten, das auf moderne Technologien und kreative Lösungen setzt. Unsere hybride Arbeitsweise ermöglicht dir Flexibilität, während unser Buddy-Programm und die familiäre Atmosphäre den Einstieg erleichtern und den Teamzusammenhalt stärken. Zudem fördern wir deine berufliche Entwicklung durch spannende Projekte und kontinuierliche Weiterbildungsmöglichkeiten in einer mehrfach ausgezeichneten Unternehmenskultur.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer – GenAI Platform Integration (m/w/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Wir sollten uns aktiv an Diskussionen beteiligen und unsere Expertise zeigen – das kann Türen öffnen!
✨Sei proaktiv bei der Jobsuche
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen zu dir kommen! Gehe direkt auf Unternehmen zu, die dich interessieren, und frage nach möglichen offenen Positionen. Wir können auch Initiativbewerbungen in Betracht ziehen.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Stelle sicher, dass du deine technischen Fähigkeiten auffrischst und bereit bist, sie in einem Interview zu demonstrieren. Wir sollten auch an Mock-Interviews teilnehmen, um unser Selbstvertrauen zu stärken.
✨Bewirb dich über unsere Website
Wenn du eine Stelle bei uns im Auge hast, bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und wir können sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer – GenAI Platform Integration (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Verwende eine lockere Sprache und bringe deine Leidenschaft für Data Engineering und GenAI zum Ausdruck. Das macht deine Bewerbung authentisch und hebt dich von anderen ab.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, um sicherzugehen, dass alles klar und professionell rüberkommt.
Verknüpfe deine Erfahrungen!:Stelle sicher, dass du relevante Erfahrungen und Projekte hervorhebst, die zu den Anforderungen passen. Zeige uns, wie du mit Datenpipelines gearbeitet hast oder welche AI-Services du integriert hast. Das hilft uns, deine Eignung besser zu verstehen.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und wir sie schnellstmöglich prüfen können.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Reply vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Plattformen vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Azure OpenAI oder AWS SageMaker. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, und wie sie relevant für die Position sind. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du Datenpipelines oder ML-Workloads erfolgreich implementiert hast.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da die Rolle auch den Umgang mit Kunden und Stakeholdern erfordert, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren. Übe, technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären, um zu zeigen, dass du auch komplexe Themen gut vermitteln kannst.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten, den Herausforderungen im Team oder wie der Onboarding-Prozess aussieht.
