Junior Data & AI Engineer (f/m/x) – Growth Equity Frankfurt

Yttrium ist eine Wachstums-Eigenkapitalgesellschaft, die auf B2B-Technologie spezialisiert ist. Wir arbeiten mit Managementteams von schnell wachsenden Unternehmen zusammen und helfen ihnen, zu globalen digitalen Marktführern zu werden. Wir verwalten derzeit über 750 Millionen Euro in mehr als 20 Portfoliounternehmen, unterstützt von einem Team von über 20 Investment-Profis und Advisory Partners mit Sitz in Frankfurt, München und London.

Daten und KI sind zentral für unsere Investitionsquellen, Due Diligence und Überwachung. In den letzten zwei Jahren haben wir „Scale“ aufgebaut, unsere interne Daten- und KI-Plattform: ein Data Warehouse mit Ingestion-Pipelines, einer Suite von agentischen Workflows und MCP-Servern sowie zwei Full-Stack-Anwendungen, die täglich vom Investmentteam genutzt werden. Die Grundlage ist live und in Produktion; der Fahrplan für die Zukunft ist erheblich. Wir suchen nun einen Junior Data & AI Engineer, der unser Frankfurter Büro verstärkt und die Plattform auf die nächste Stufe bringt.

Sie werden Teil eines zweiköpfigen Daten- und KI-Teams als zweite Einstellung, direkt mit unserem internen Data Scientist zusammenarbeiten, der den Daten- und KI-Arbeitsstrom leitet und die aktuelle Version von Scale entwickelt hat. Darüber hinaus arbeiten Sie eng mit einem Manager, einem Principal und zwei Partnern aus dem Investmentteam zusammen, die aktiv an der Prioritätensetzung, der Überprüfung von Arbeiten und der täglichen Nutzung dessen, was wir entwickeln, beteiligt sind. Das Team hat seinen Sitz in Frankfurt.

Am ersten Tag werden Sie in eine echte Produktionsplattform integriert, mit etablierten Konventionen, agentischen Workflows und zwei Full-Stack-Webanwendungen. Ihre Aufgabe besteht darin, diese zu erweitern: neue Datenquellen, neue Agenten, neue Funktionen und alles dazwischen. Dies ist eine ungewöhnlich breite Rolle für eine Junior-Einstellung. Sie werden über den gesamten Stack hinweg arbeiten, Produktionscode liefern, der innerhalb Ihrer ersten Wochen von Investmentprofis verwendet wird, und von dem Data Scientist lernen und gemeinsam mit ihm arbeiten, der die Plattform aufgebaut hat.

Die Rolle ist nicht rein technisch. Ein wesentlicher Teil der Arbeit besteht darin, dem Rest des Unternehmens zu helfen, mehr aus Daten und KI herauszuholen, indem Sie Tools einführen, als Sparringspartner für das Investmentteam bei technischen Due Diligences fungieren und Erkenntnisse mit Portfoliounternehmen zu KI- und Datenthemen austauschen.

Was Sie tun werden:

• Datenpipelines aufbauen und pflegen, die interne und externe Quellen in unser Data Warehouse einspeisen und die Daten für das Team und KI-Agenten zugänglich machen.
• Unsere internen MCP-Server und Langdock-basierte agentische Workflows erweitern, um Deal-Sourcing, Screening, Due Diligence und Portfolioüberwachung zu unterstützen.
• Zu unseren Webanwendungen sowohl im Backend als auch im Frontend beitragen.
• Eng mit Investmentprofis zusammenarbeiten, um Geschäftsfragen in Datenprodukte zu übersetzen und MVPs in kurzen Entwicklungszyklen zu liefern, während Sie mit unserem Data Scientist und dem breiteren Team iterieren.
• Die Einführung von KI-Tools im gesamten Unternehmen fördern, beispielsweise Claude und dessen Cowork-Modus, Langdock (unser KI-Arbeitsbereich) und andere erstklassige Tools, durch praktische Schulungen, interne Handbücher und fortlaufende Unterstützung für Kollegen.
• Als technischer Sparringspartner für das Investmentteam bei Due Diligences in den Bereichen KI, Dateninfrastruktur und angrenzenden Sektoren fungieren, um Thesen, technische Ansprüche und Produktarchitekturen zu überprüfen.
• Erkenntnisse zu KI- und Datenthemen mit Portfoliounternehmen durch informelle Austausche und Runden-Tische teilen.

Unser Stack:

• Datenplattform: Python, Dagster, dbt, BigQuery und Integrationen mit internen Geschäftsanwendungen, externen Webdaten und KI-Agenteninfrastruktur.
• Anwendungen: Eine interne und eine externe Anwendung mit FastAPI-Backends und TypeScript/React-Frontends, die über Cloud Run bereitgestellt werden.
• Workflow: KI-unterstützte und PR-basierte Entwicklung, CI/CD über GitHub Actions und Cloud Build.

Was wir suchen:

Wir suchen nicht jemanden, der bereits jedes Tool im Stack kennt. Wir suchen jemanden, der motiviert ist, schnell zu lernen, Verantwortung zu übernehmen und an der Schnittstelle von Daten, KI und Investitionen zu arbeiten.

Erforderlich:

• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen, Mathematik oder eines verwandten quantitativen Fachs oder in Wirtschaftswissenschaften oder einem ähnlichen Bereich, wenn es mit erheblichem Programmieraufwand kombiniert ist (Nebenprojekte, Thesis, Forschung, Open-Source-Arbeit); starke akademische Leistungen.
• Erste praktische Erfahrungen im Bereich Datenengineering: Python, SQL und Git, erworben durch Praktika, Werkstudentenstellen, eine Thesis oder umfangreiche persönliche Projekte.
• Erste Berührungspunkte mit Finanzen, entweder durch Praktika, Werkstudentenpositionen oder tiefes persönliches Interesse an Beratung, Investment Banking, Private Equity, Venture Capital oder Growth Equity.
• Agentisches Programmieren: Power-User von Cursor, Claude Code, Codex oder ähnlichem, mit Meinungen dazu, wie man sie gut in einem echten Codebase verwendet.
• Praktische Erfahrung im Umgang mit LLMs und Agenten: Sie haben Modell-APIs (OpenAI, Anthropic oder ähnlich) verwendet und mindestens einen nicht-trivialen agentischen Workflow erstellt.
• Fließend in Englisch und Deutsch; in der Lage, direkt mit Investmentprofis und Portfoliounternehmen in beiden Sprachen zu kommunizieren.
• Selbststarter-Mentalität: in der Lage, Projekte unabhängig voranzutreiben, sobald das Ziel klar ist, während Sie bei Bedarf nach Kontext und Feedback fragen.

Wünschenswert:

• Einige Erfahrungen mit Docker und TypeScript/React-Frontend-Entwicklung.
• Erste Berührungspunkte mit einem cloud-nativen Stack, idealerweise Google Cloud Platform.
• Frühere Berufserfahrung in Start-ups, Scale-ups oder technologieorientierten Investmentteams.
• Erfahrungen im PE/VC-Workflow: Sourcing, Due Diligence, Portfolioüberwachung und Reporting.

Was wir bieten:

• Eine seltene Gelegenheit, die Daten- und KI-Funktion einer führenden europäischen Wachstums-Eigenkapitalgesellschaft von Anfang an aufzubauen, mit direkter Sichtbarkeit für Partner und das Investmentteam.
• Verantwortung für bedeutende Teile des Stacks, über Pipelines, Agenten, Backends und Frontends, in einem Codebase, das klein genug ist, um es vollständig zu verstehen und zu gestalten.
• Eine moderne Ingenieurumgebung mit KI-unterstützter Entwicklung als erstklassigem Bestandteil des Workflows.
• Frankfurt-basierte Rolle mit einer kollaborativen, unternehmerischen Teamkultur und enger täglicher Zusammenarbeit mit dem Investmentteam.
• Starke persönliche Entwicklungsmöglichkeiten und die Gelegenheit, ein professionelles Netzwerk im europäischen PE/VC- und B2B-Technologie-Ökosystem durch regelmäßige Kontakte zu Investoren, Gründern und Portfoliounternehmen aufzubauen.
• Wettbewerbsfähige Vergütung und Entwicklung durch Kurse, Konferenzen und Zertifizierungen.