Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Datenarchitekturen für NLP-Anwendungen und arbeite an spannenden Projekten.
- Unternehmen: Führendes Beratungsunternehmen für Daten und KI mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, modernes Office, Weiterbildungsmöglichkeiten und faire Vergütung.
- Weitere Informationen: Offenes, diverses Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien und starken Teamgeist.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation und arbeite mit neuesten Technologien in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Masterabschluss in Informatik und mindestens fünf Jahre Erfahrung im Data Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Über uns
statworx ist ein führendes Beratungs- und Entwicklungsunternehmen für Daten und KI mit Sitz in Frankfurt am Main. Wir bieten strategische Beratung für mittelständische Unternehmen und globale Konzerne. Wir entwickeln innovative Daten- & KI-Lösungen für alle Unternehmensbereiche und Tätigkeitsfelder. Wir befähigen Menschen auf allen Kompetenzniveaus mit unseren Daten- & KI-Bildungsformaten. Kurz gesagt: Wir unterstützen Unternehmen bei allen Aspekten der digitalen Transformation – seit mehr als 10 Jahren, in über 1.000 Daten- & KI-Projekten und für über 100 Kunden aus fast allen Industrien.
Unsere AI Development-Abteilung dient als Katalysator für Data & AI Transformation. Dabei setzen wir auf eine ganzheitliche Herangehensweise, die von der initialen Evaluierung der KI-Reife über die Konzeption und Ausarbeitung der Daten- und KI-Lösung bis hin zur praktischen Umsetzung und Skalierung von KI-Lösungen reicht. Durch unsere tiefgehende Expertise in Data Engineering, Data Science, Machine Learning sorgen wir dafür, dass unsere Kunden den maximalen Nutzen aus ihren Daten ziehen.
Deine Aufgaben
- Focus: Data pipelines and provisioning for NLP and LLM-based applications
- Du verbindest klassisches Data Engineering mit modernen NLP-Ansätzen – insbesondere im Umfeld von Large Language Models (LLMs), Embeddings, Knowledge Graphs, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Text-to-SQL-Anwendungen.
- Du konzipierst, entwickelst und betreibst moderne Datenarchitekturen, die die Basis für fortschrittliche NLP-Anwendungen bilden – von Knowledge-Management-Systemen über semantische Suchlösungen bis hin zu RAG-Use-Cases.
- Du arbeitest eng mit unseren Kund:innen zusammen, verstehst ihre fachlichen Anforderungen und Datenprozesse und entwickelst daraus maßgeschneiderte, skalierbare Daten- und KI-Lösungen.
- Du implementierst skalierbare Datenpipelines und -infrastrukturen, um große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten effizient bereitzustellen, zu transformieren und zu versionieren.
- Du stellst Datenqualität, -sicherheit und -governance über die gesamte Wertschöpfungskette sicher und etablierst Best Practices im Umgang mit sensiblen Daten in KI-Projekten.
- Du verantwortest den Aufbau und Betrieb skalierbarer Dateninfrastrukturen in Cloud-Umgebungen und automatisierst Deployments sowie Monitoring-Systeme, um Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit sicherzustellen.
- Du berätst unsere Kund:innen und internen Teams strategisch zu Datenarchitekturen, Technologien, Tools und Best Practices und agierst als verlässliche:r Sparringspartner:in.
- Du unterstützt jüngere Kolleg:innen, teilst dein Wissen aktiv im Team und trägst durch Workshops, Blogbeiträge oder interne Talks zur Weiterentwicklung der Data-Engineering-Community bei statworx bei.
Dein Profil
- Du hast ein erfolgreich abgeschlossenes Masterstudium – z. B. in (Wirtschafts-)Informatik oder einem vergleichbaren Studiengang.
- Du bringst mindestens fünf Jahre einschlägige Berufserfahrung im Bereich Data Engineering oder Data Architecture mit.
- Du verfügst über ein tiefes Verständnis moderner Datenarchitekturen (Data Lakes, Lakehouses, Data Warehouses) und bist mit ETL-/ELT-Prozessen sowie Datenmodellierung bestens vertraut.
- Idealerweise hast du Erfahrung im Aufbau von Dateninfrastrukturen für NLP-Anwendungen – insbesondere im Umfeld von LLMs, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Semantic Layern und Knowledge Graphs.
- Praktische Erfahrung mit Text-to-SQL-Systemen oder der Entwicklung von Schnittstellen zwischen natürlicher Sprache und Datenbanken ist ein Plus.
- Du hast Erfahrung mit Cloud-Plattformen (Azure, AWS oder GCP) und modernen Datenplattformen wie Databricks oder Snowflake.
- Du kennst dich mit Infrastructure-as-Code (z. B. Terraform, Pulumi) und CI/CD-Workflows (z. B. GitHub Actions, GitLab CI, Azure DevOps) aus.
- Du besitzt sehr gute Kenntnisse in Python, SQL und Bash/Shell und legst Wert auf sauberen, effizienten und wartbaren Code.
- Du verstehst die Bedeutung von Data Governance, Sicherheit und Datenschutz (z. B. DSGVO) und berücksichtigst diese Aspekte konsequent bei der Architekturplanung.
- Du kombinierst analytisches Denkvermögen mit der Fähigkeit, fachliche Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen, und kommunizierst sicher mit Stakeholdern auf allen Ebenen.
- Du sprichst fließend Englisch (in Wort und Schrift) und verfügst über fortgeschrittene Deutschkenntnisse – oder bist bereit, diese aktiv auszubauen.
Das bieten wir Dir
- Data Science- und KI-Beratung als Kerngeschäft: Dich erwarten spannende Projekte mit namhaften Kund:innen – von innovativen NLP-Use Cases bis hin zu anspruchsvollen Data-Science- und Machine-Learning-Anwendungen.
- Fachliche Tiefe und Vielfalt: Du arbeitest an komplexen, vielseitigen Fragestellungen und erweiterst dabei kontinuierlich deine Expertise in Data Science, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz.
- Weiterentwicklung auf allen Ebenen: Wir fördern deine methodische, fachliche und persönliche Entwicklung – durch regelmäßiges Feedback, individuelle Förderung und unser Mentoring-Programm.
- Kultur und Zusammenarbeit: Dich erwartet ein offenes, diverses und wertschätzendes Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien, kurzen Entscheidungswegen und einem starken Teamgeist.
- Agile Arbeitsweise: Wir leben eine moderne, iterative Arbeitskultur mit klarer Kommunikation, Eigenverantwortung und Raum für neue Ideen.
- Transparente Vergütung: Wir bieten faire, nachvollziehbare Gehaltsstufen, die regelmäßig an Markt- und Leistungsentwicklungen angepasst werden.
- Flexibles Arbeiten: Unser modernes Office in Frankfurt ist dein zentraler Arbeitsort – gleichzeitig hast du die Möglichkeit, regelmäßig remote zu arbeiten und bis zu vier Wochen pro Jahr aus dem EU-Ausland zu arbeiten.
- Mobilität & Gesundheit: Profitiere von einem ermäßigten Deutschlandticket und vergünstigtem Zugang zu Sport- und Wellnessangeboten über Wellpass.
- Ausstattung & Extras: Hochwertiges IT-Equipment (z. B. MacBook Pro), regelmäßige Team-Events und zusätzliche Leistungen wie Kinderbetreuungszuschüsse und attraktive Mitarbeiterrabatte runden dein Gesamtpaket ab.
Deine Bewerbung
Bewirb Dich einfach über das Bewerbungsformular und hänge Deinen aktuellen Lebenslauf samt Darstellung deiner Methodenkenntnisse an. Wir werden uns anschließend umgehend bei Dir melden. Bei Fragen rund um Deine Bewerbung erreichst Du uns unter jobs@statworx.com.
Was für uns besonders wichtig ist: Wir schätzen die Einzigartigkeit jedes Menschen und begegnen einander stets auf Augenhöhe. Unterschiedliche Hintergründe, Einstellungen und Ideen bereichern uns und bilden die Grundlage unseres Erfolgs. Daher freuen wir uns über jede Bewerbung – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.
Data Engineer NLP (m/w/d) Arbeitgeber: statworx
Als Senior Data & AI Education Consultant bei statworx in Frankfurt am Main profitieren Sie von einer dynamischen und unterstützenden Arbeitsumgebung, die Innovation und Kreativität fördert. Unser Unternehmen legt großen Wert auf die persönliche und berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter und bietet zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten sowie ein flexibles Arbeitszeitmodell. Zudem genießen Sie die Vorzüge einer zentralen Lage in Frankfurt, die eine hervorragende Anbindung und ein lebendiges Umfeld für Networking und Austausch bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer NLP (m/w/d) erhalten könntest
✨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 statworx 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 Data Engineer NLP (m/w/d) 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 Data Engineer NLP (m/w/d) bei statworx gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei statworx 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 statworx entscheidend sein!