Unser Kunde ist ein führendes Unternehmen in der Fahrzeugwäsche, das innovative und digitale Lösungen anbietet. Zur Verstärkung des Teams am Hauptsitz in Augsburg suchen wir einen engagierten Data & AI Engineer (m/w/d). In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Integration und Verwaltung von Daten, um die Grundlage für moderne KI-Anwendungen zu schaffen. Ihre Aufgaben umfassen die Erschließung der bestehenden Systemlandschaft mit einem besonderen Fokus auf IoT- und Telemetriedaten. Sie stellen die Datenqualität sicher, konzipieren robuste APIs und entwickeln RAG-Pipelines, um einen reibungslosen Zugriff auf Unternehmensdaten für unsere KI-Agenten zu gewährleisten. Sie werden auch an der Weiterentwicklung der Datenplattform mitwirken, architektonische Leitplanken definieren und neue Datenmodelle konzipieren. Ihre Expertise in Data Analytics und Machine Learning macht Sie zum technischen Bindeglied zwischen den verschiedenen KI-Initiativen. Darüber hinaus gestalten und optimieren Sie die Cloud-Infrastruktur, insbesondere in Microsoft Azure und AWS, und implementieren leistungsstarke Services rund um BI, Data Warehousing und generative KI. Durch enge Zusammenarbeit mit agilen, cross-funktionalen Teams identifizieren Sie Use Cases, die echten Business-Value generieren. Ihre Lösungen tragen dazu bei, das Erlebnis von Millionen Autofahrern weltweit zu verbessern.

Der ideale Kandidat verfügt über ein erfolgreich abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare technische Ausbildung. Fundierte Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit Datenbanken (SQL und NoSQL) sind erforderlich. Kenntnisse im API-Design, insbesondere REST und GraphQL, sowie in der Systemintegration und Anbindung von Datenquellen an KI-Modelle sind von Vorteil. Ein ausgeprägtes Architekturverständnis für moderne Datenplattformen und ETL- / ELT-Pipelines ist wichtig, ebenso wie Erfahrung im Umgang mit hochfrequenten Telemetrie- und IoT-Daten. Praktische Kenntnisse in Microsoft Fabric sind wünschenswert. Der Kandidat sollte in der Cloud zuhause sein und Erfahrung mit Cloudanbietern, insbesondere Microsoft Azure, und deren Services im Bereich Data Warehousing und Machine Learning mitbringen. Kenntnisse in Datenvisualisierung und Reporting-Tools wie PowerBI oder AWS QuickSight sind von Vorteil. Persönlich sollte der Kandidat eine Hands-on-Mentalität mitbringen und in der Lage sein, sichere, skalierbare Cloud-Architekturen zu entwerfen.