Auf einen Blick
- Aufgaben: Verantwortung für die Implementierung und den Betrieb der Dateninfrastruktur für einen KI-Assistenten im öffentlichen Sektor.
- Unternehmen: Das Unternehmen bietet innovative Softwarelösungen und hat seinen Sitz in Berlin.
- Vorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Der Standort bietet eine sehr gute Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr.
- Warum dieser Job: Arbeiten Sie an einzigartigen Projekten in einem zukunftssicheren Arbeitsumfeld.
- Qualifikationen: Erforderlich sind Kenntnisse in Python, SQL und Erfahrung mit ETL-Tools wie Apache Airflow.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Zum nächstmöglichen Zeitpunkt suchen wir Sie als Data Engineer – KI-Anwendungsentwicklung und Datenanalyseplattformen für den Standort Berlin.
Ihr Aufgabenbereich
- Verantwortung, Implementierung und Betrieb der Dateninfrastruktur in einem Softwareentwicklungsprojekt zur Realisierung eines KI-Assistenten für den öffentlichen Sektor
- Anbindung weiterer Datenquellen an den KI-Assistenten
- Verantwortung für den Entwurf und die (Weiter-)Entwicklung von komplexen anwendungsfallspezifischen Dateninfrastrukturen, Datenarchitekturen und Datenmodellen auf einer Datenanalyseplattform für Endkunden
- Entwurf, Entwicklung, Test und Monitoring von Prozessen zur Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus Quellsystemen in Data Warehouse, Data Lake (ETL/ELT-Pipelines) und Data Lakehouse
- Gestaltung automatisierter Qualitätsprozesse zur Sicherstellung der Software- und Datenqualität sowie der Datenverfügbarkeit zur Einhaltung von Service Level Agreements
Ihr Profil
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Statistik oder eines vergleichbaren Studiengangs, alternativ eine Ausbildung in einem entsprechenden IT-Bereich mit relevanter Berufserfahrung
- Fundierte Berufserfahrung in der Mitarbeit an (agilen) Projekten und Produkten im Kontext Data Engineering
- Tiefgehende praktische Kenntnisse in der Python- und SQL-Entwicklung (PostgreSQL) sowie in Softwareentwicklungsstandards, Best Practices und Testing (Unit-Tests, Testframeworks, Mocking)
- Fortgeschrittenes Fachwissen in Bezug auf Datenprozesse (z. B. ETL-Tools wie Apache Airflow, Argo Workflows und dbt), Data Warehousing und Datenmodellierung/-architektur sowie in Datenschnittstellen/APIs (u. a. REST, MQTT)
- Praxis im Betrieb von Dateninfrastrukturen, Containerisierung, Kubernetes (Red Hat OpenShift), CI/CD (GitLab), Infrastructure as Code (IaaC, z. B. ArgoCD), Linux und Bash
- Erfahrungen bei der Implementierung von KI-Anwendungen und RAG-Systemen sowie in der Nutzung von Vektordatenbanken (z. B. pgvector) und der Anbindung und Nutzung der Schnittstelle von Atlassian Confluence sind wünschenswert
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise sowie hohe Eigenständigkeit und Verantwortungsbewusstsein
- Sehr gute Kommunikationsfähigkeit, Teamorientierung, Innovationsbereitschaft sowie sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse (mindestens B2-Niveau)
Ihre Vorteile
- Gemeinsam mehr erreichen: toller Teamspirit in einem kompetenten und zukunftssicheren Arbeitsumfeld mit einzigartigen Projekten
- Attraktive Arbeitsbedingungen: ausgewogene Balance zwischen Beruf und Privatleben dank flexibler Arbeitsmodelle und -zeiten und 30 Tagen Urlaub im Jahr
- Moderne Arbeitsausstattung: top Equipment, agile Entwicklungsmethoden mit modernem Tech Stack und innovativen Kollaborationstools
- Persönliche Entwicklung: individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten sowie Fach- und Führungskräfteprogramme
- Optimale Verkehrsanbindung: attraktiver Standort mit sehr guter Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr
- Angebote zum Gesundbleiben: Sportkooperationen, Präventionskurse und Laufevents
- Weitere Extras: betriebliche Altersvorsorge, vermögenswirksame Leistungen, unterstützende Maßnahmen bei der Kinderbetreuung und der Pflege von Angehörigen
Data Engineer – KI-Anwendungsentwicklung und Datenanalyseplattformen (m/w/d) Arbeitgeber: United States Digital Space LLC
Das Unternehmen fördert einen tollen Teamspirit und bietet ein kompetentes Arbeitsumfeld. Mit flexiblen Arbeitsmodellen und 30 Tagen Urlaub pro Jahr wird eine ausgewogene Work-Life-Balance unterstützt. Zudem gibt es zahlreiche Angebote zur persönlichen Entwicklung und Gesundheitsförderung.
Kontaktdaten:
United States Digital Space LLC Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer – KI-Anwendungsentwicklung und Datenanalyseplattformen (m/w/d) 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 United States Digital Space LLC 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 – KI-Anwendungsentwicklung und Datenanalyseplattformen (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 – KI-Anwendungsentwicklung und Datenanalyseplattformen (m/w/d) bei United States Digital Space LLC gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC 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 United States Digital Space LLC entscheidend sein!
