Senior AI Data Engineer – Azure Cloud & RAG

Senior AI Data Engineer – Azure Cloud & RAG

Vollzeit 60750 - 74250 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle moderne Datenplattformen und AI-Lösungen für spannende Projekte.
  • Unternehmen: Führendes Beratungsunternehmen mit Fokus auf strategische Transformationen.
  • Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle, 30 Tage Urlaub und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Wachse mit uns in einer wertvollen Unternehmenskultur.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Daten und AI in einem dynamischen Team.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering und Cloud-Plattformen, idealerweise in Beratung.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € pro Jahr.

Vom Business Case zur Verwirklichung Deiner Ideen: Als führendes Beratungsunternehmen für strategische Transformationen sind wir vertrauenswürdiger Partner für unsere Kunden - und für unsere Mitarbeitenden. Verantwortungsvoll, leistungsstark und immer mit dem Menschen im Fokus.

Wir unterstützen Dich bei der Realisierung Deiner persönlichen Vision. Denn wir glauben an Mitarbeiter:innen, die etwas erreichen wollen und mit Begeisterung an ihrer persönlichen Weiterentwicklung arbeiten. Als globales Unternehmen bieten wir Dir ein dynamisches, diverses Umfeld mit echtem Interesse an Deinen Zielen und einer Vielzahl an Möglichkeiten.

Deine Aufgaben:

  • Wir entwickeln moderne Datenplattformen, Data Engineering Lösungen und AI-ready Architekturen.
  • Du konzipierst und implementierst moderne Datenplattformen und Data Engineering Lösungen – von Data Pipelines über Lakehouse Architekturen bis hin zu semantischen Datenmodellen und Data Products für Analytics-, AI- und GenAI-Anwendungsfälle.
  • Du verbindest Data Engineering mit AI Engineering, insbesondere für RAG-Architekturen, Conversational BI, AI-gestützte Datenprodukte und LLM-basierte Anwendungen.
  • Du entwickelst und integrierst Agenten oder agentische Komponenten im Data Engineering Kontext, zum Beispiel für Pipeline Entwicklung, Datenqualität, Automatisierung, Monitoring oder Self-Service-Analytics.
  • Du nutzt moderne Cloud- und Datenplattformen wie Microsoft Azure, Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake, oder dbt, um skalierbare Data- und AI-Lösungen umzusetzen.
  • Du gestaltest End-to-End-Architekturen von der Datenquelle über Integration, Transformation, Governance und Qualitätssicherung bis zur Nutzung durch AI-, BI- oder Fachbereichsanwendungen.
  • Du unterstützt Kunden bei Toolauswahl, Zielarchitektur, Migrationspfaden, Plattformmodernisierung und der Integration von AI in ihre Datenstrategie.
  • Du übernimmst Verantwortung für (Teil-)projekte und stellst eine pragmatische, technisch saubere und kundennutzenorientierte Umsetzung sicher.
  • Du unterstützt die Weiterentwicklung unseres Data & AI Portfolios durch Best Practices, wiederverwendbare Assets, technische Standards und Impulse für AI Data Engineering.

Dein Profil:

  • Du verfügst über Berufserfahrung im Bereich Data Engineering, Cloud Data Platforms, oder Data & AI Consulting, idealerweise in einem Beratungs- oder Projektumfeld.
  • Du hast Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von Data Pipelines, Datenmodellen, Lakehouse- oder Cloud-Data-Warehouse-Architekturen.
  • Du bist sicher in SQL und Python oder PySpark und bringst praktische Erfahrung mit ETL/ELT, APIs, Datenqualität, CI/CD oder Infrastructure as Code mit.
  • Du kennst moderne Plattformen und Tools wie Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Azure Synapse, Databricks, Snowflake, dbt, Power BI oder Power Platform.
  • Du verstehst, wie moderne Datenplattformen als Grundlage für AI-, GenAI- und Analytics-Lösungen aufgebaut werden.
  • Idealerweise hast Du bereits praktische Erfahrung mit LLM-basierten Anwendungen, RAG, Agentic AI, Azure AI Foundry oder MLOps/LLMOps gesammelt.
  • Du verstehst architektonische Zusammenhänge und kannst Brücken zwischen Datenplattform, Fachbereich, AI-Use-Cases und operativem Betrieb schlagen.
  • Du arbeitest strukturiert und pragmatisch, kommunizierst sicher mit Kunden und Stakeholdern und bringst technische Themen verständlich auf den Punkt.
  • Du kommunizierst sehr gut auf Deutsch (mindestens C1) und Englisch und bist offen für Reisen zu unseren Kunden.

Deine Benefits:

  • Unser Personal Growth Model und Coaching & Leading-Ansatz bieten Dir eine enge, vollumfängliche Unterstützung sowohl in Deiner langfristigen Entwicklung als auch im Daily Business.
  • In unserer Academy findest Du ein breites Angebot an Weiterbildungen und Zertifizierungskursen, mit umfassendem AI Upskilling durch DataCamp und interne Initiativen, sowie individuellem Coaching.
  • Dank Mobile Work Policy arbeitest Du bequem von zuhause oder in einem unserer Büros in Deutschland.
  • Mit „Mobile Work Abroad“ kannst Du bis zu 50 Tage im Jahr aus dem EU-Ausland (sowie UK, NOR, ISL, LIE, CHE) arbeiten.
  • Es gibt 30 Tage Jahresurlaub, zusätzliche Urlaubstage bei besonderen familiären Umständen sowie verschiedene Sabbatical-Optionen.
  • Dank eines festen monatlichen Mobilitätsbudgets bist Du bei uns flexibel und umweltbewusst unterwegs.
  • Unsere Werte verantwortungsbewusst, energiegeladen und gemeinsam sind zentrale Bestandteile unseres Alltags.
  • Wir bieten faire und attraktive Gehälter, bestehend aus einem fixen und einem leistungsbasierten Anteil.
  • Darüber hinaus erhältst Du monetäre Vergünstigungen im Rahmen des EGYM Wellpass, exklusiver Corporate Shopping-Rabatte sowie unseres Employee Stock Ownership Plans (ESOP).

Senior AI Data Engineer – Azure Cloud & RAG Arbeitgeber: Wavestone

Als Werkstudent im Bereich Cyber Security profitierst Du von einer wertvollen Unternehmenskultur, die auf Verantwortung, Energie und Teamarbeit basiert. Mit flexiblen Arbeitsmöglichkeiten durch unsere Mobile Work Policy und zahlreichen Initiativen wie dem Women’s Network und der Mindfulness Gilde bieten wir Dir nicht nur einen tiefen Einblick in die Cyber-Security-Beratung, sondern auch zahlreiche Chancen zur persönlichen und fachlichen Weiterentwicklung. Unsere regelmäßigen Mitarbeiterbefragungen und Events fördern ein positives Arbeitsumfeld, das Dich in Deiner Karriere unterstützt.

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Kontaktdaten:

Wavestone Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior AI Data Engineer – Azure Cloud & RAG 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 Wavestone 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 AI Data Engineer – Azure Cloud & RAG mit Bravour zu bestehen

Data Engineering
Cloud Data Platforms
Microsoft Azure
Data Pipelines
Lakehouse Architekturen
SQL
Python

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 AI Data Engineer – Azure Cloud & RAG bei Wavestone gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Wavestone 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 Wavestone entscheidend sein!