Data Engineer:in

Deutsche Bahn; Dresden; Hybrid; EUR 70,000 - 95,000; Full time

Benefits offered by this job

16 Freifahrten innerhalb Deutschlands

DB Job-Ticket für den Arbeitsweg

Mitarbeiterrabatte

Job summary

DB Systel GmbH sucht Data Engineer:in (w/m/d) mit Schwerpunkt Data Engineering, KI-Datenpipelines und Retrieval-Augmented Generation. Standort Berlin, Dresden, Duisburg, Erfurt, Essen, Frankfurt, Halle, Hamburg, Hannover, Karlsruhe, Köln, München, Nürnberg oder Schwerin; hybrides Arbeiten möglich.

Sie arbeiten an der Entwicklung von Data- und KI-Lösungen in einem Data & AI Solutions (DAIS) Umfeld, nutzen Cloud-Plattformen, Lakehouse-Modelle, Such- und Vektorindizes und gestalten skalierbare,

Qualifications

• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder vergleichbare Qualifikation mit Praxiserfahrung.
• Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering und Umsetzung komplexer Datenintegrationslösungen.
• Python und SQL im Werkzeugkasten; Kenntnisse in Datenmodellierung, ETL-/ELT-Verfahren, skalierbaren Pipelines; Erfahrung mit verteilten Systeme sowie Batch- oder Streaming-Architekturen.
• Cloud- und Datenplattformen routiniert einsetzen; Architekturentscheidungen zu Skalierbarkeit, Betrieb, Sicherheit und Kosten begründen.
• Erfahrung mit unstrukturierten Daten oder KI-Datenpipelines; Dokumentenextraktion, Embeddings, Vektorsuche und RAG.
• Regelbasierte und modellgestützte Verarbeitung; Ergebnisse validieren, Reproduzierbarkeit; Git, CI/CD, automatisierte Tests, Code-Reviews, Monitoring, Datenqualität, Zugriffsrechte.

Responsibilities

• Entwicklung der Datengrundlage für Analytics und KI-Produkte; Konzeption skalierbarer Datenintegrationslösungen.
• Verbindung von klassischer und KI-gestützter Datenverarbeitung in hybriden ETL-/ELT-Pipelines; Einsatz von SQL, Regelbasierter Verarbeitung und KI.
• Erschliessung strukturierter, unstrukturierter und multimodaler Daten (Dokumente, Bilder, Audio, Sensor- und Ereignisdaten) und Verknüpfung über Metadaten und Entitäten.
• Aufbau von Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Dokumentenaufbereitung, Chunking, Embeddings, Indexierung, Retrieval-Komponenten; Berücksichtigung von Zugriffsrechten.
• Gestaltung von cloudbasierten Datenplattformen, Lakehouse-Ansätzen, Such- und Vektorindizes, APIs; Berücksichtigung von Skalierbarkeit, Sicherheit und Wirtschaftlichkeit.
• Datenpipelines produktionsreif machen; Tests, Deployment, Monitoring; Verfahren für Datenqualität, Versionierung, Nachverfolgbarkeit; Kosten und Fehlermechanismen.
• Weiterentwicklung bestehender Systemlandschaften gemeinsam mit Plattform-, Software- und AI-Engineering-Teams; Betriebstransition.
• Beratung interner Kund:innen; Übersetzung von Anforderungen in technische Lösungen; Koordination von Abhängigkeiten.

Skills

Python

SQL

Datenmodellierung

ETL-/ELT-Verfahren

Skalierbare Datenpipelines

Verteilte Verarbeitungssysteme

Batch- oder Streaming-Architekturen

Cloud-Plattformen

Unstrukturierte Daten

Dokumentenextraktion

Embeddings

Vektorsuche

RAG

Education

Informatik-/Wirtschaftsinformatik-Studium

Tools

Cloud-Plattformen

Datenplattformen

API- und Wissensgraphen

Job description

Wenn es darum geht, zukünftig Millionen Fahrgäste und Tausende Züge auch digital auf den Weg zu bringen, braucht es die besten IT-Expert:innen. Über 10.000 haben wir schon, aber längst nicht genug. Als Projektleiter:in, Berater:in, Entwickler:in oder IT-Architekt:in ist jetzt die spannendste Zeit, um einzusteigen und in einem starken Team wegweisende Lösungen sowie Großprojekte in den Bereichen Mobilität, Infrastruktur und Logistik umzusetzen.

Im Cluster Data & AI Solutions (DAIS) der DB Systel gestalten wir mit Daten und Künstlicher Intelligenz die Mobilität von morgen. Unsere Teams entwickeln Lösungen rund um Data Engineering, Analytics, Data Governance, Datenplattformen sowie KI-gestützte Anwendungen. Gemeinsam mit den Geschäftsfeldern der Deutschen Bahn schaffen wir die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen und digitale Innovationen im gesamten Konzern.

Zum nächstmöglichen Zeitpunkt suchen wir dich als Data Engineer:in (w/m/d) für die DB Systel GmbH am Standort Berlin, Dresden, Duisburg, Erfurt, Essen, Frankfurt am Main, Halle (Saale), Hamburg, Hannover, Karlsruhe, Köln, München, Nürnberg oder Schwerin.

Bei dieser Stelle besteht die Möglichkeit des hybriden Arbeitens. In Abstimmung mit deiner Führungskraft kannst du sowohl am festgelegten Bürostandort, als auch mobil an einem Ort deiner Wahl innerhalb Deutschlands tätig sein.

Deine Aufgaben:

• Entwicklung von der Datengrundlage für Analytics und KI-Produkte und Konzeptionierung skalierbare Datenintegrationslösungen, von der Anbindung heterogener Quellen bis zur Bereitstellung qualitätsgesicherter Daten für Anwendungen, Fachbereiche und KI-Systeme
• Du verbindest klassische und KI-gestützte Datenverarbeitung in hybriden ETL- / ELT- und Data-Fusion-Pipelines, kombinierst regelbasierte Transformationen, SQL und Stream Processing mit modellgestützter Extraktion, Klassifikation und semantischer Anreicherung und wählst gezielt zwischen deterministischen Verfahren und KI
• In deiner Tätigkeit erschließt du strukturierte, unstrukturierte und multimodale Daten wie Geschäftsdaten, Dokumente, Bilder, Audio sowie Sensor- und Ereignisdaten und verknüpfst zusammengehörige Informationen über Metadaten, Entitäten sowie zeitliche und fachliche Bezüge
• Daten- und Wissenspipelines für Retrieval-Augmented Generation (RAG) baust du inklusive Dokumentenaufbereitung, Chunking, Embeddings, Indexierung und Retrieval-Komponenten und stellst Informationen aktuell, nachvollziehbar und unter Berücksichtigung der jeweiligen Zugriffsrechte bereit
• Passende Daten- und Lösungsarchitekturen gestaltest du durch die Anwendungsfall-bezogene Verbindung cloudbasierter Datenplattformen, Lakehouse-Ansätze, Such- und Vektorindizes, APIs und gegebenenfalls Wissensgraphen unter Berücksichtigung von Skalierbarkeit, Performance, Sicherheit, Wartbarkeit und Wirtschaftlichkeit
• Du machst Datenpipelines produktionsreif und zuverlässig betreibbar, automatisierst Tests, Deployment und Monitoring und entwickelst Verfahren für Datenqualität, Versionierung und Nachverfolgbarkeit sowie für Qualität, Laufzeiten, Kosten und Fehlermechanismen KI-gestützter Verarbeitungsschritte
• Bestehende Systemlandschaften entwickelst du gemeinsam mit Plattform-, Software- und AI-Engineering-Teams gezielt weiter, integrierst neue Lösungen in vorhandene Architekturen und begleitest ihre Überführung in den Betrieb
• Bei der Beratung interner Kund:innen und Projektverantwortliche bringst du die technischen und fachlichen Perspektiven zusammen, übersetzt Anforderungen in tragfähige technische Lösungen und koordinierst fachliche sowie technische Abhängigkeiten mit internen und externen Beteiligten

Dein Profil:

• Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, einer Naturwissenschaft oder einer vergleichbaren Fachrichtung beziehungsweise über eine vergleichbare Qualifikation mit fundierter Praxiserfahrung
• Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering sowie die erfolgreiche Umsetzung komplexer Datenintegrationslösungen in produktiven Umgebungen zeichnen dich aus
• Python und SQL gehören zu deinem Werkzeugkasten, ergänzt durch fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung, ETL- / ELT-Verfahren, skalierbaren Datenpipelines sowie Erfahrung mit verteilten Verarbeitungssystemen und Batch- oder Streaming-Architekturen
• Cloud- und Datenplattformen setzt du routiniert ein und kannst Architekturentscheidungen hinsichtlich Skalierbarkeit, Betrieb, Sicherheit und Kosten nachvollziehbar begründen
• Praktische Erfahrung mit unstrukturierten Daten oder Datenpipelines für KI-Anwendungen sowie Kenntnisse in Dokumentenextraktion, Embeddings, Vektorsuche und RAG bringst du mit und hast in einzelnen Bereichen bereits Lösungen umgesetzt oder vertieftes Wissen aufgebaut
• Du verstehst regelbasierte und modellgestützte Verarbeitung und kannst Ergebnisse validieren, Unsicherheiten behandeln und Verarbeitungsschritte reproduzierbar gestalten; Git, CI / CD, automatisierte Tests, Code-Reviews, Dokumentation, Monitoring, Datenqualität, Zugriffsrechte und nachvollziehbare Datenherkunft sind für dich selbstverständlich
• Idealerweise bringst du Erfahrung mit multimodaler Datenverarbeitung, hybrider Suche, Wissensgraphen oder der Bereitstellung von Daten und Kontext für KI-Agenten mit
• Eigenständig entwickelst du tragfähige Lösungen, arbeitest gerne teamübergreifend und vermittelst komplexe technische Sachverhalte zielgruppengerecht; fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sowie eine agile Arbeitsweise runden dein Profil ab

Das ist uns wichtig:

Unser Anspruch ist es, allen Kandidat:innen bei gleicher Eignung die gleichen Chancen für den Einstieg bei uns zu bieten. Wir fördern aktiv die Vielfalt und das Miteinander in unseren Teams. Wir schätzen jede Bewerbung, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung, Alter, Dauer der Arbeitslosigkeit sowie sexueller Orientierung und Identität.

Benefits:

• Wir bieten dir 16 Freifahrten innerhalb Deutschlands pro Jahr und weitere Fahrvergünstigungen wie z.b. DB Job-Ticket für deinen täglichen Arbeitsweg. Darüber hinaus gibt es günstige Mitnahmemöglichkeiten für Familie und Freunde.
• Bei uns können alle DB Mitarbeitenden günstig shoppen. Jeden Monat findest du auf dem DB Reisemarkt neue Angebote, wie z.b. Mobilfunkverträge, Versicherungen, Vergünstigungen bei Hotelketten, Mode und Lifestyle.
• Du leistest Großes und bekommst auch Großes zurück: ein marktgerechtes Gehaltspaket mit in der Regel unbefristetem Arbeitsvertrag und Arbeitsplatzgarantie sowie vielfältige Nebenleistungen und eine betriebliche Altersvorsorge.

Chancengleichheit und selbstbestimmte Teilhabe Schwerbehinderter und Gleichgestellter sowie eine respektvolle Zusammenarbeit sind innerhalb des DB Konzerns fest verankerte Grundsätze. Deshalb werden schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerber:innen bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.