Tech stack
Artificial Intelligence
Airflow
Information Engineering
Python
Neo4j
SQL Databases
Azure
Spark
Microsoft Fabric
Information Technology
Requirements
Der ideale Kandidat bringt ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation mit. Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering, insbesondere im KI-Umfeld, ist erforderlich. Sie sollten über sehr gute Kenntnisse in SQL und Python verfügen sowie Erfahrung mit modernen Datenplattformen und Tools wie Microsoft Fabric, Spark, dbt, Airflow oder Azure Data Factory mitbringen. Kenntnisse in Graphdatenbanken, insbesondere Neo4j, sowie fundierte Kenntnisse in der Datenmodellierung in komplexen Unternehmensumgebungen sind von Vorteil. Zudem sind Erfahrung in der Identitätsauflösung, Datenqualität und Governance sowie im Aufbau zuverlässiger Datenpipelines erforderlich. Sie sollten in der Lage sein, Daten für KI-Anwendungen aufzubereiten und über ein gutes Verständnis für Geschäftsprozesse verfügen. Eine strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise, analytisches Denken, Qualitätsbewusstsein sowie gute Deutsch- und
Englischkenntnisse runden Ihr Profil ab.
Technologien
Python Neo4j
Soft Skills
Teamfähigkeit Analytisches Denken Qualitätsbewusstsein
Erforderliche Sprachen
Deutsch Englisch
About the company
Das Unternehmen ist ein führender IT-Dienstleister in Europa, der zukunftsfähige IT-Architekturen gestaltet. In dieser Rolle als AI Data Engineer sind Sie verantwortlich für die Gestaltung und Entwicklung der Intelligence-Ebene des Datenstacks. Gemeinsam mit einem engagierten Team entwickeln Sie KI-fähige Datenprodukte, die als Grundlage für datengetriebene Entscheidungen und intelligente Agenten dienen. Ihre Hauptaufgaben umfassen das Entwerfen und Betreiben skalierbarer Datenlösungen, die Informationen aus verschiedenen Systemen zu einer konsistenten Entscheidungsbasis zusammenführen. Sie entwickeln moderne Datenarchitekturen, einschließlich kuratierter Datenmodelle und semantischer Schichten, sowie Feature- und Vektorspeicher für KI-Anwendungen. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Aufbau und der Weiterentwicklung von Knowledge Graphen und der Integration vielfältiger Datenquellen über leistungsfähige Pipelines. Zudem verantworten Sie die Entwicklung performanter ETL-/ELT-Pipelines und
stellen durch Monitoring, Tests und Data-Governance-Maßnahmen die Qualität und Nachvollziehbarkeit der Daten sicher. Das Arbeitsumfeld ist dynamisch und innovativ, mit zahlreichen Möglichkeiten zur persönlichen und fachlichen Weiterentwicklung.