AI Data Engineer (m/w/d)

Woodmark Consulting AG; Deutschland; Vor Ort; EUR 55.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes IT-Beratungsunternehmen in Deutschland sucht einen Data Engineer, der AI- und Machine Learning-Modelle entwickelt. Sie bringen mindestens 2 Jahre Erfahrung in Projekten mit Data Engineering mit und haben ein gutes Verständnis für Datenpipelines. Solide Kenntnisse in Python oder JAVA sind Voraussetzung. Kommunikationsstärke sowie gute Englisch- und Deutschkenntnisse sind wichtig. Das Unternehmen legt Wert auf Innovationsgeister und unterstützt den Wissensaustausch im Team.

Qualifikationen

• Mindestens 2 Jahre Projekterfahrung in Data Engineering und angrenzenden Services.
• Kenntnisse in der Entwicklung von AI- und ML-Modellen sowie Datenpipelines.
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Aufgaben

• Entwickeln von AI- und ML-Modellen und deren Datenpipelines.
• Eigenständige Verantwortung bei kleineren Projekten als technischer Projektleiter.
• Intensiver Austausch mit Fachbereichen und Stakeholdern zur Projektumsetzung.

Kenntnisse

Data-Engineering-

Machine Learning

AI

Python

JAVA

Scala

Workflow-Management-Systeme

Stakeholderorientiertes Denken

Tools

Airflow

AWS Data Pipelines

EKS

Lambda

Step Functions

Jobbeschreibung

We make the world better with data.

Die Woodmark Consulting GmbH gehört zu den führenden deutschen IT-Beratungsunternehmen für AI, Data & Analytics. Wir begeistern Menschen elementary Daten & Innovation und leben Werte wie Respekt, Offenheit, Vertrauen, Fürsorge – damit schaffen wir eine ausgezeichnete Unternehmenskultur und sind die Basis unseres Erfolgs.

Nutze auch du deine Leidenschaft für Daten & Innovation und erschließe mit uns deren Potenzial. So schaffen wir gemeinsam einen Mehrwert für Kunden, Gesellschaft und Umwelt.

Deine bunte Aufgabenpalette

Du entwickelst in einem Team AI- und ML‑Modelle und die passenden Datenpipelines. Übersetze und setze Anforderungen um: Basierend auf fachlichen Vorgaben nutzt du ML‑Inference‑Techniken, machst Fine‑Tuning der AI‑Modelle und Prompt‑Engineering für optimale Ergebnisse. Mit deinem Erfahrungsschatz setzt du Cloud‑Dienste von Azurebros und AWS ein, bindest die Modelle in unsere Gesamtarchitektur ein und nutzt Erkenntnisse zu Prozessen und Architekturen bei MDev und MOps, um Kundenanforderungen technisch zu realisieren.

Verantwortung übernehmen: Kleinere Projekte oder Teilprojekte führst du eigenständig als technischer Projektleiter durch und steuerstück. Du unterstützt weniger erfahrständte Teammitglieder mit deinem Fachwissen.

Kommunikation ist das Maß aller Dinge: Du bist stets im intensiven Austausch mit:

• den Fachbereichen und Architekten esquec der projektbezogenen Abstimmungen
• deinen Kunden, um ein professionelles Erwartungsmanagement und deren Zufriedenheit sicherzustellen
• deinem Projektteam, um den Projekterfolg zu gewährleisten
• dem Woodmark Team, um den Wissensaustausch und die gegenseitige Unterstützung zu stärken

Das hast du auf Lager

Projekterfahrung: Du hast mind. 2 Jahre Projekterfahrung, ein gutes Verständnis von Data‑Engineering‑Services und Kenntnisse in angrenzenden Services wie AI, Machine Learning und Datapipelines.

Expertise ist selbstverständlich

• MindestensTABLE 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering, exzellentes Datenverständnis und Kenntnisse in der Transformation von Daten
• Mindestens 2 Jahre Erfahrung mit Machine Learning oder AI
• Solide Kenntnisse in Python, JAVA oder Scala zur Entwicklung von Modellen
• Kenntnisse in Workflow‑Management‑Systemen wie Airflow, AWS Data Pipelines, EKS, Lambda oder Step Functions
• Intrinsisches Interesse an den Neuerungen im schnelllebigen AI‑Markt und deren Adaption in Geschäftsmodelle

Stakeholderorientiertes Denken bringt uns weiter: Du bist darin erfahren, mit Stakeholdern auf verschiedenen Ebenen zusammen zu arbeiten.

Support the Making‑of‑a‑Star: Es bereitet dir Freude, andere Woodmarker:innen mit deiner Erfahrung zu unterstützen, denn wir lieben die Vielfalt und du machest den Unterschied.

Gute Deutsch‑ und Englischkenntnisse: Mit der deutschen Sprache und der englischen Dokumentation kommst du zurecht und bist dabei, wenn in der Projektarbeit auch mal Englisch gesprochen wird.