Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue skalierbare ETL-Pipelines für AI-Systeme und transformiere Rohdaten in wertvolle ML-Inputs.
- Arbeitgeber: Wachstarkes Technologieunternehmen mit klarer Produktvision und internationaler Perspektive.
- Mitarbeitervorteile: Gestaltungsspielraum, schnelle Entscheidungswege und Teamfokus in einem technischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte, wie AI echten Wert generiert und arbeite an realen Anwendungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Datenpipelines, Python, SQL und Cloud-Datenprojekten.
- Andere Informationen: Hohe Qualität und enge Zusammenarbeit mit ML Engineers und Data Scientists.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Einleitung
Deine Mission
Du baust die Datenfundamente, auf denen AI-Systeme tatsächlich funktionieren: skalierbare ETL-Pipelines, die Rohdaten in produktionsreife ML-Inputs verwandeln.
Das Unternehmen
Unser Mandant ist ein wachstumsstarkes Technologieunternehmen mit klarer Produktvision und internationaler Perspektive. Das Unternehmen entwickelt eine datengetriebene Plattform an der Schnittstelle von Software, maschinellem Lernen und moderner Fertigung. Im Zuge der nächsten Wachstumsphase wird ein Senior AI Engineer gesucht, dessen Kernkompetenz dort liegt, wo AI-Projekte in der Praxis gewonnen oder verloren werden: in der Dateninfrastruktur.
Deine Aufgaben
- Du konzipierst, baust und betreibst skalierbare ETL- und ELT-Pipelines, die Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen aufbereiten, transformieren und für ML-Training sowie Inference-Workloads bereitstellen.
- Du entwickelst robuste Datenpipelines für AI-Anwendungsfälle: von der Batch-Verarbeitung bis zu near-realtime Anforderungen und sorgst für Nachvollziehbarkeit, Qualität und Reproduzierbarkeit der Daten.
- Du implementierst Data-Quality-Frameworks und Monitoring-Mechanismen, damit Datenfehler erkannt werden, bevor sie Modellverhalten beeinflussen.
- Du arbeitest mit Feature Stores und sorgst dafür, dass Feature Engineering nicht in Notebooks stirbt, sondern in produktive Prozesse überführt wird.
- Du integrierst Pipelines in bestehende ML-Plattformen, LLM-Workflows und Produktarchitekturen und denkst dabei stets in Richtung Skalierbarkeit und Kostenkontrolle.
- Du arbeitest eng mit Engineering, Product und Data Science zusammen und bist die technische Brücke zwischen Rohdaten und funktionierender AI.
Dein Profil
- Mehrjährige Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines und ETL/ELT-Architekturen in produktiven Umgebungen.
- Sicherer Umgang mit Python sowie SQL und/oder dbt für Datentransformation.
- Erfahrung mit Pipeline-Orchestrierung (Airflow, Prefect, Dagster oder vergleichbar).
- Kenntnisse in Cloud-Datenprojekten (AWS, GCP oder Azure) inkl. Storage- und Compute-Diensten.
- Verständnis für ML-spezifische Datenanforderungen: Feature Engineering, Trainingsdatenvorbereitung, Datendrift, Reproduzierbarkeit.
- Erfahrung mit LLMs, RAG-Systemen oder Agentic Workflows als Downstream-Konsumenten deiner Pipelines von Vorteil.
- Erfahrung mit Container-basiertem Deployment und CI/CD.
Persönlich:
- Hands-on Mentalität: du willst Pipelines bauen, die wirklich laufen, nicht Architekturdiagramme zeichnen.
- Hoher Qualitätsanspruch bei Datenqualität und Code-Struktur.
- Interesse an realem Produktbezug statt isolierter Infrastrukturarbeit.
- Freude an enger Zusammenarbeit mit ML Engineers, Data Scientists und Product Teams.
Benefits
Was dich erwartet
- Datenpipelines als strategisches Kernthema, nicht als notwendiges Übel am Rand von AI-Projekten.
- Hoher Gestaltungsspielraum in einem technisch starken Umfeld.
- Schnelle Entscheidungswege und eine Kultur, die auf echte Umsetzung setzt.
- Präsenzkultur mit echtem Teamfokus, Standort Hamburg.
Warum diese Rolle spannend ist
Du arbeitest nicht isoliert an Modellen, sondern gestaltest, wie AI konkret Wert generiert: in echten Prozessen, mit echtem Produktbezug.
Hier geht es um: AI + Produkt, AI + Skalierung, AI + reale Anwendung.
Wenn dich reizt, AI nicht nur zu trainieren, sondern zu operationalisieren, dann freuen wir uns auf den Austausch.
Über uns
Finde den Job, der zu Dir passt - mit Deinem Karrierebegleiter an Deiner Seite. Wir geben nicht nur Unternehmen ein Gesicht, wir geben auch Deiner Karriere die richtige Bühne. Bei workidentity bringen wir Dich mit Arbeitgebern zusammen, die zu Deinen Zielen, Werten und Deinem Potenzial passen. Ob Du den nächsten Karriereschritt planst, eine neue Herausforderung suchst oder Dich strategisch neu ausrichten möchtest: Wir sind an Deiner Seite.
Was uns für Dich besonders macht?
- Zugang zu exklusiven Chancen: Viele spannende Positionen werden nicht öffentlich ausgeschrieben. Wir öffnen Dir diese Türen zu Unternehmen und Projekten, die zu Dir passen.
- Passgenaues Matching: Wir verbinden Erfahrung und Marktkenntnis mit moderner Technik. Das Ergebnis: Angebote, die fachlich UND menschlich zu Dir passen.
- Persönliche Begleitung: Vom ersten Gespräch bis zur Vertragsunterschrift sind wir an Deiner Seite. Wir hören zu, geben klares Feedback und unterstützen Dich bei den nächsten Schritten.
- Langfristige Perspektive: Wir denken an Deine gesamte Karriere, nicht an eine schnelle Vermittlung. Ob Aufstieg, Wechsel oder Neuausrichtung: wir planen nachhaltig mit Dir.
- Vielfalt als Haltung: Unterschiede machen uns stärker. Als Teil der Charta der Vielfalt leben wir eine Kultur, die Diversität fördert und individuelle Potenziale sichtbar macht.
Senior AI Engineer – Data & ETL Pipelines (gn) Arbeitgeber: workidentity GmbH
Kontaktperson:
workidentity GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior AI Engineer – Data & ETL Pipelines (gn)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Zeige, dass du nicht nur die Technik beherrschst, sondern auch die Probleme, die du lösen kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Warte nicht darauf, dass die perfekte Gelegenheit zu dir kommt – mach den ersten Schritt!
✨Tipp Nummer 4
Bereite Fragen für dein Vorstellungsgespräch vor! Zeige Interesse an der Unternehmenskultur und den Projekten. Das zeigt, dass du wirklich an der Position interessiert bist und nicht nur einen Job suchst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior AI Engineer – Data & ETL Pipelines (gn)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Daten und AI sollten in deiner Bewerbung klar rüberkommen. Lass uns wissen, warum du genau diese Rolle bei uns anstrebst.
Betone deine Erfahrungen: Erzähl uns von deinen bisherigen Projekten im Bereich ETL-Pipelines und wie du Herausforderungen gemeistert hast. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und zu sehen, wie du ins Team passt.
Mach es übersichtlich: Strukturiere deine Bewerbung klar und übersichtlich. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell die relevanten Punkte erfassen und sind begeistert von deinem professionellen Ansatz.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei workidentity GmbH vorbereitest
✨Verstehe die ETL-Prozesse
Mach dich mit den spezifischen ETL- und ELT-Prozessen vertraut, die das Unternehmen verwendet. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner Erfahrung zu teilen, wie du skalierbare Pipelines aufgebaut hast und welche Herausforderungen du dabei gemeistert hast.
✨Zeige deine Programmierkenntnisse
Stelle sicher, dass du deine Fähigkeiten in Python und SQL gut präsentieren kannst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Coding-Aufgaben während des Interviews zu lösen, um deine Kompetenz zu demonstrieren.
✨Sprich über Data Quality
Da Datenqualität für diese Rolle entscheidend ist, solltest du Beispiele parat haben, wie du Data-Quality-Frameworks implementiert hast. Diskutiere, wie du Monitoring-Mechanismen eingesetzt hast, um Datenfehler frühzeitig zu erkennen.
✨Teamarbeit betonen
Hebe hervor, wie wichtig dir die Zusammenarbeit mit anderen Teams ist. Teile Erfahrungen, in denen du eng mit ML Engineers, Data Scientists oder Produktteams gearbeitet hast, um zu zeigen, dass du die technische Brücke zwischen Rohdaten und funktionierender AI sein kannst.