Senior Data Engineer* / Machine Learning Engineer*

AI开发工程未标注地域

公司inovex GmbH

薪资未公开

工作地点Worldwide

地域资格未标注地域

时区要求日间重叠约 9 小时，基本正常作息

用工类型Full Time

发布时间今天

数据来源Himalayas

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作为高级数据工程师* /机器学习工程师*,他对后期分析的基础以及基于数据的服务和发展规模更高，强大且可靠的建筑进行了研究。· 作为建筑师或技术领导者，负责确保数据完整性和安全以及有效与其他团队合作，以实现客户服务的解决方案。• 作为一个管理人员，我们对信息系统的运营能力有着很大的责任。在我们的项目中，我们使用以下技术：· Python,SQL,Java · Relationale und NoSQL-Datenbanken · FastAPI,Flask · Databricks,Spark,Kafka,Airflow,dbt,BigQuery 或雪 · AWS,GCP,Azure · Docker,Kubernetes Intern wie extern kannst du dich bei uns auf vielfältige Art einbringen: Deinen anfangs gewählten technologische Schwerpunkt können du jederzeit verlagern. Als erfahrener Engineer hast du außerdem die Möglichkeit, jüngere Kolleg:innen durch Mentoring unterstützen. 要求 Wer zu uns passen würde. · 你已完成了 MINT-Bereich 或在相似的学习课程中，并已经有多年专业经验和 fundierte Kenntnisse in einem Großteil der oben genannten Technologien mit. · 你已经建立了多次最大的云数据架构或数据服务。· 除此之外，你还可以通过项目来实现我们的能力和解决方案的积极性。

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Was du bei uns bewegen kannst

Gemeinsam mit deinem agilen, cross-funktionalen Projektteam hilfst du unseren Kunden aus unterschiedlichen Branchen, ihre Daten nutzbar zu machen.

Dein Job beginnt nicht erst mit der Entwicklung von Datenprojekten: Du stimmst dich eng mit unseren Kunden ab und berätst sie in Bezug auf die technische Machbarkeit und die konkrete Umsetzung ihrer digitalen Innovationen.

Als Senior Data Engineer* / Machine Learning Engineer* gestaltest du das Fundament für spätere Analysen sowie data-driven Services und entwickelst skalierbare, robuste und wartbare Architekturen.

Du konzipierst und implementierst Datenplattformen, Datenverarbeitungsprozesse und Daten-Services als hochskalierbare, verteilte Systeme in der Cloud, on premises oder hybrid.

Du bist 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.

Als Architect oder Technical Lead bist du verantwortlich für die Auswahl und Implementierung geeigneter Technologien, die Sicherstellung der Datenintegrität und -sicherheit, sowie für die effektive Zusammenarbeit mit anderen Teams und Stakeholdern, um die Kundenziele durch datenbasierte Lösungen zu erreichen.

In unseren Projekten verwenden wir häufig folgende Technologien:

Python, SQL, Java

Relationale und NoSQL-Datenbanken

FastAPI, Flask

Databricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake

AWS, GCP, Azure

Docker, Kubernetes

Intern wie extern kannst du dich bei uns auf vielfältige Art einbringen: Deinen anfangs gewählten technologischen Schwerpunkt kannst du jederzeit verlagern. Als erfahrener Engineer hast du außerdem die Möglichkeit, jüngere Kolleg:innen durch Mentoring zu unterstützen.
Requirements
Wer gut zu uns passen würde

Du hast ein abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder in einem vergleichbaren Studiengang und bringst bereits mehrere Jahre Berufserfahrung und fundierte Kenntnisse in einem Großteil der oben genannten Technologien mit.

Du hast bereits mehrfach größere Datenarchitekturen oder Datenservices in der Cloud aufgebaut.

Neben deinem Projektalltag bringst du dich aktiv in Kundengespräche ein und überzeugst von unseren Kompetenzen und Lösungen. Darüber hinaus hast du Freude daran, Themen nach außen sichtbar zu machen (Blog, Talks, LinkedIn, Konferenzen) und unser Offering gemeinsam mit uns weiterzuentwickeln.

In der schnelllebigen AI & Data Tooling-Landschaft behältst du den Überblick. Du weißt neue Technologien einzuordnen und sinnvoll sowie effizient in bestehende oder neu aufzubauende Datenservices zu integrieren.

Du fühlst dich wohl dabei, die Verantwortung für die Gestaltung und Umsetzung der Datenarchitektur oder für die technische Leitung von Entwicklungsprojekten zu tragen. Du hast Spaß daran, dein Wissen an weniger erfahrene Kolleg:innen weiterzugeben und sie fachlich zu fördern.

Komplexe technische wie nicht-technische Inhalte vermittelst du zielgruppengerecht. Dabei sprichst du die Sprache der Entwickler:innen genauso wie die von nicht-technischen Ansprechpartner:innen.

Dank deiner Empathie für Kundenbedürfnisse, einem guten Gespür für Organisationen und Stakeholder-Konstellationen baust du bei unseren Kunden vertrauensvolle Beziehungen auf.