Senior Data Engineer mit Flair für AI

Entwicklung moderner Datenpipelines in der Cloud (Azure) oder on-prem Aktive Mitarbeit an Projekten, die Daten und KI verbinden: von klassischem ML bis hin zu GenAI (RAG, Agentic AI, MCP) Einsatz eines breiten Tech-Stacks: Python (PyTorch, scikit-learn, FastAPI, LangChain) ergänzt durch Tools wie Spark, Pandas und Airflow Arbeit mit MLOps-Technologien wie Docker, Kubernetes, Terraform, MLflow oder Azure ML Kundenkontakt von Workshops bis zur Umsetzung skalierbarer Lösungen Abwechslungsreicher Alltag zwischen Datenanalyse, Architektur-Design und Implementierung Zusammenarbeit in einem motivierten, offenen und unkomplizierten Team – professionell und unverkrampft Raum für Weiterbildung sowie die Möglichkeit, Neues auszuprobieren und voneinander zu lernen

• Studium (FH/Uni) in Informatik oder vergleichbare Weiterbildung

• Mehrjährige Praxis in der Entwicklung von Datenpipelines

• Sehr gute Kenntnisse in Python und im Umgang mit Datenframeworks (z. B. Pandas, Spark)

• Erfahrung mit Cloud-Services, vorzugsweise Azure

• Sicherer Umgang mit SQL-Datenbanken

• Erste Erfahrungen mit Machine Learning oder GenAI (z. B. PyTorch, scikit-learn, LangChain)

• Kenntnisse im Bereich MLOps (Docker, Kubernetes, Terraform, MLflow, Azure ML) sind hilfreich

• Erfahrung mit Workflow-Tools wie Airflow oder Hive ist ein Vorteil

• Vertrautheit mit CI/CD-Pipelines und GitOps rundet das Profil ab

• Bevorzugt: Erfahrung mit modernen KI-gestützten Entwicklungswerkzeugen wie Claude Code, Cursor, GitHub Copilot oder ähnlich