Data Engineer:in

Deutsche Bahn; Duisburg; Hybrid; EUR 80,000 - 100,000; Full time

Benefits offered by this job

Freifahrten innerhalb Deutschlands

Mitarbeiterrabatte

Betriebliche Altersvorsorge

Job summary

Die Deutsche Bahn sucht im DAIS-Cluster Data Engineer:in (w/m/d) für die DB Systel GmbH an mehreren Standorten, inkl. Duisburg, Berlin, Essen und mehr. Die Stelle bietet hybrides Arbeiten innerhalb Deutschlands.

Sie arbeiten an datengetriebenen KI‑Lösungen, Data Governance und modernen Datenplattformen. Sie bringen fundierte Erfahrung in Data Engineering, Python/SQL, Cloud-Plattformen und skalierbaren Pipelines mit und unterstützen die Transformation datengetriebener Geschäftsprozesse in einem

Qualifications

• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Naturwissenschaft oder vergleichbare Qualifikation mit Praxiserfahrung.
• Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering sowie Umsetzung komplexer Datenintegrationslösungen in produktiven Umgebungen.
• Python und SQL gehören zu Ihrem 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 setzen Sie routiniert ein und können 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 bringen Sie mit.
• Sie verstehen regelbasierte und modellgestützte Verarbeitung und können Ergebnisse validieren; Git, CI/CD, automatisierte Tests, Code-Reviews, Monitoring, Datenqualität, Zugriffsrechte und nachvollziehbare Datenherkunft sind Ihnen selbstverständlich.

Responsibilities

• Datenbasis für Analytics und KI-Produkte entwickeln; Konzeption skalierbarer Datenintegrationslösungen von Quellenanbindung bis Bereitstellung qualitätsgesicherter Daten.
• Hybrid-ETL-/ELT- und Data-Fusion-Pipelines verbinden, regelbasierte Transformationen, SQL und Stream Processing mit modellgestützter Extraktion, Klassifikation und semantischer Anreicherung.
• Strukturierte, unstrukturierte und multimodale Daten erschließen und Informationen über Metadaten, Entitäten sowie zeitliche Bezüge verknüpfen.
• Daten- und Wissenspipelines für Retrieval-Augmented Generation (RAG) bauen: Dokumentenaufbereitung, Embeddings, Indexierung und Retrieval-Komponenten.
• Architekturen cloudbasierter Datenplattformen, Lakehouse-Ansätze, Such- und Vektorindizes, APIs und Wissensgraphen gestalten.
• Datenpipelines produktionsreif betreiben, Tests, Deployment und Monitoring automatisieren; Qualität, Versionierung, Nachverfolgbarkeit sicherstellen.
• Bestehende Systemlandschaften gemeinsam mit Plattform-, Software- und AI-Engineering-Teams weiterentwickeln und in den Betrieb überführen.
• Internen Kund:innen Anforderungen in tragfähige technische Lösungen übersetzen und Abhängigkeiten koordinieren.

Skills

Python

SQL

Cloud-Plattformen

Datenpipelines

CI/CD

Datenintegration

Dokumentation

Englisch

Education

Informatik / Wirtschaftsinformatik / Mathematik / Naturwissenschaft oder vergleichbare Qualifikation

Tools

Git

Kubernetes

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.