Salary: 50.000 - 80.000 € per year
Requirements:
* Abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Engineering/Data Science oder eine vergleichbare Qualifikation
* Mindestens 6 Jahre Erfahrung im Data-Engineering- und Architektur-Umfeld, idealerweise mit Lakehouse-Architektur und Cloud-Datenplattformen wie BigQuery, Snowflake oder Databricks
* Umgang mit Tools wie dbt, sqlmesh, Python, SQL und Spark
* Fundierte Kenntnisse in MLOps-Frameworks (z. B. MLflow, Vertex AI, Kubeflow, SageMaker) sowie in Themen wie Feature Stores, Deployment, Monitoring und Retraining-Pipelines
* Vertrautheit mit CI/CD, Terraform, Kubernetes oder Airflow
* Kommunikationsstärke, Fähigkeit, Brücken zwischen Tech und Business zu bauen, sowie Überzeugungskraft in Deutsch und Englisch
Responsibilities:
* Gestaltung einer skalierbaren Lakehouse-Architektur, kontinuierliche Weiterentwicklung unter Berücksichtigung von Kosten, Performance und Zukunftsfähigkeit
* Aufbau von robusten Datenpipelines (Batch & Streaming) sowie Durchführung von SQL-Transformationen (z. B. mit dbt oder sqlmesh)
* Sicherstellung der Umsetzung von DataOps- und MLOps-Praktiken wie CI/CD, Monitoring und Testing
* Integration von ML-Pipelines (z. B. Vertex AI, Databricks, MLflow) und Aufbau von Feature Stores, Unterstützung beim Deployment, Monitoring und Retraining von Modellen
* Definition von Architektur-Guidelines für Data Engineering, Data Science und MLOps sowie Erstellung verständlicher Dokumentationen und Blueprints
* Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists zur Übersetzung von Business-Anforderungen in ML-fähige Architekturen und Beratung des Managements bei Technologie-Entscheidungen
* Beobachtung von Trends wie Data Mesh, AutoML oder Generative AI und Ableitung von Impulsen für unsere Tech Data Strategie
Technologies:
* AI
* Airflow
* BigQuery
* CI/CD
* Cloud
* Databricks
* Kubeflow
* Kubernetes
* Python
* SQL
* Snowflake
* Spark
* Terraform
* dbt
* Architect
More:
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last updated 45 week of 2025