(Senior) Data Architect / Data Engineer - Fokus NLP (alle Geschlechter)
(Senior) Data Architect / Data Engineer - Fokus NLP (alle Geschlechter)

(Senior) Data Architect / Data Engineer - Fokus NLP (alle Geschlechter)

Frankfurt am Main Vollzeit 54000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle moderne Datenarchitekturen und arbeite an innovativen NLP-Projekten.
  • Arbeitgeber: Führendes Beratungsunternehmen für Daten und KI mit einem kreativen Team in Frankfurt.
  • Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, modernes Office, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein starkes Teamgefühl.
  • Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation und arbeite an spannenden Projekten mit namhaften Kunden.
  • Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in Informatik und mindestens fünf Jahre Erfahrung im Data Engineering.
  • Andere Informationen: Offene, diverse Kultur mit flachen Hierarchien und Raum für neue Ideen.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 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

  • 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.

(Senior) Data Architect / Data Engineer - Fokus NLP (alle Geschlechter) Arbeitgeber: STATWORX

statworx ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an spannenden Projekten im Bereich Daten und KI zu arbeiten. Mit einem offenen und wertschätzenden Arbeitsumfeld in Frankfurt am Main, flachen Hierarchien und einem starken Teamgeist fördert das Unternehmen die persönliche und fachliche Weiterentwicklung durch regelmäßiges Feedback und individuelle Förderung. Zudem profitieren die Mitarbeiter von flexiblen Arbeitsmodellen, einer transparenten Vergütung und attraktiven Zusatzleistungen, die das Arbeiten bei statworx besonders attraktiv machen.
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Kontaktperson:

STATWORX HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: (Senior) Data Architect / Data Engineer - Fokus NLP (alle Geschlechter)

Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!

Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht nur auf die Stellenanzeigen warten, sondern aktiv nach Möglichkeiten suchen und Beziehungen aufbauen!

Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme

Wenn du eine interessante Firma im Auge hast, zögere nicht, direkt Kontakt aufzunehmen. Frag nach möglichen Projekten oder Herausforderungen, bei denen du helfen könntest. Das zeigt Initiative und Interesse!

Bereite dich auf Gespräche vor

Mach dir Gedanken über mögliche Fragen, die dir in einem Vorstellungsgespräch gestellt werden könnten. Lass uns auch deine eigenen Fragen vorbereiten, um zu zeigen, dass du wirklich an der Position interessiert bist.

Bewirb dich über unsere Website

Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns landet. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Data Architect / Data Engineer - Fokus NLP (alle Geschlechter)

Data Engineering
Data Architecture
NLP-Ansätze
Large Language Models (LLMs)
Knowledge Graphs
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Text-to-SQL-Anwendungen
Datenpipelines
Cloud-Plattformen (Azure, AWS, GCP)
Databricks
Snowflake
Infrastructure-as-Code (Terraform, Pulumi)
CI/CD-Workflows (GitHub Actions, GitLab CI, Azure DevOps)
Python
SQL
Bash/Shell
Data Governance
DSGVO

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du genau zu uns und der Position passt. Das macht deine Bewerbung einzigartig.

Sei konkret!: Gib uns konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, die zeigen, wie du die Anforderungen der Stelle erfüllst. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen und zu verstehen, was du mitbringst.

Achte auf die Details!: Überprüfe deine Unterlagen auf Rechtschreibfehler und achte darauf, dass alles gut strukturiert ist. Ein klarer und fehlerfreier Lebenslauf hinterlässt einen positiven Eindruck und zeigt, dass du sorgfältig arbeitest.

Bewirb dich über unsere Website!: Nutze unser Bewerbungsformular auf der Website, um sicherzustellen, dass wir alle Informationen erhalten, die wir brauchen. So können wir deine Bewerbung schnell und effizient bearbeiten!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei STATWORX vorbereitest

Verstehe die Anforderungen

Mach dir ein genaues Bild von den spezifischen Anforderungen der Stelle als Senior Data Architect / Data Engineer. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Kompetenzen passen.

Bereite konkrete Beispiele vor

Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten im Bereich Data Engineering und NLP demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele während des Interviews zu teilen und zu erläutern, wie du Herausforderungen gemeistert hast.

Technisches Wissen auffrischen

Stelle sicher, dass du mit den neuesten Technologien und Tools vertraut bist, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie z.B. Cloud-Plattformen oder Infrastructure-as-Code. Vielleicht kannst du sogar ein kleines Projekt oder eine Demo vorbereiten, um dein Wissen zu zeigen.

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, der Teamdynamik oder den Herausforderungen, die das Unternehmen im Bereich Data Engineering sieht.

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