Das Unternehmen ist seit 25 Jahren ein zuverlässiger Partner für die Digitalisierung und Agilisierung von Unternehmen in Deutschland. Mit rund 500 IT-Expert:innen an acht Standorten unterstützen wir unsere Kunden dabei, ihre Daten effizient zu nutzen und große Datenmengen zu automatisieren. Im Team Data Management & Analytics liegt unser Fokus darauf, skalierbare Architekturen zu schaffen, die als Fundament für spätere Analysen und datengetriebene Services dienen. In dieser spannenden Rolle als Data Engineer / Machine Learning Engineer arbeiten Sie in einem agilen, cross-funktionalen Projektteam und helfen unseren Kunden aus verschiedenen Branchen, ihre Daten nutzbar zu machen. Ihr Aufgabenbereich beginnt nicht erst mit der Entwicklung von Datenprojekten; Sie stimmen sich eng mit den Kunden ab und beraten sie hinsichtlich der technischen Machbarkeit und der konkreten Umsetzung ihrer digitalen Innovationen. Sie gestalten das Fundament für spätere Analysen sowie datengetriebene Services und entwickeln skalierbare, robuste und wartbare Architekturen. Zu Ihren Aufgaben gehört die Konzeption und Implementierung von Datenplattformen, Datenverarbeitungsprozessen und Daten-Services als hochskalierbare, verteilte Systeme in der Cloud, on-premises oder hybrid. Sie sind Expert:in für die Ende-zu-Ende-Integration von Daten-/ETL-Pipelines und das Deployment von Machine-Learning-Modellen bis hin zur Bereitstellung der Ergebnisse innerhalb bestehender IT-Systeme. Das Unternehmen fördert Vielfalt und Individualität und freut sich darauf, dass Sie das Team noch bunter machen.

Der ideale Kandidat bringt eine fundierte Ausbildung im Bereich Informatik, Data Science oder einem verwandten Feld mit. Sie sollten über umfassende Erfahrung in der Entwicklung von Datenarchitekturen und der Implementierung von Machine-Learning-Modellen verfügen. Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und SQL sind unerlässlich, ebenso wie Erfahrung mit relationalen und NoSQL-Datenbanken. Vertrautheit mit Technologien wie FastAPI, Flask, Databricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake ist von Vorteil. Darüber hinaus sollten Sie Erfahrung mit Cloud-Diensten wie AWS, GCP oder Azure haben und mit Container-Technologien wie Docker und Kubernetes vertraut sein. Persönlich zeichnen Sie sich durch Teamfähigkeit, analytisches Denken und eine ausgeprägte Kommunikationsstärke aus. Sie sind motiviert, neue Technologien zu erlernen und Ihre Kenntnisse kontinuierlich zu erweitern. Flexibilität und die Fähigkeit, sich in einem dynamischen Umfeld schnell anzupassen, runden Ihr Profil ab.