Cloud Data & AI Engineer – Schwerpunkt Databricks

Wir suchen einen Cloud Data & AI Engineer, der moderne Data‑&‑AI‑Plattformen auf Azure oder AWS gemeinsam mit unserem Team und unseren Kunden umsetzt und weiterentwickelt. Dabei verbindest du Data Engineering, Cloud‑Technologien und AI‑nahe Themen zu Lösungen, die fachlich sinnvoll und technisch sauber aufgebaut sind.

Verantwortlichkeiten

Entwickeln moderner Data‑&‑AI‑Lösungen auf Basis von Databricks
Aufbau robuster Batch‑ und Streaming‑Pipelines mit Python, SQL, Spark und PySpark
Arbeiten an Lakehouse‑Architekturen für Analytics‑, ML‑ und GenAI‐Anwendungsfälle
Nutzen zentraler Databricks‑Komponenten wie Delta Lake, Unity Catalog, Workflows, MLflow, Model Serving und Vector Search
Unterstützen bei der Umsetzung und Weiterentwicklung von ML‑, LLM‑ und GenAI‑Use‑Cases
Arbeiten an Themen wie Serving, Retrieval, Evaluation, Monitoring und Governance für AI‑Anwendungen
Bindung unterschiedlicher Quellsysteme wie APIs, Datenbanken, ERP‑ oder CRM‑Systeme an
Umsetzung von Anforderungen rund um Data Quality, Security, Governance und Observability
Arbeiten mit Git, CI/CD und Infrastructure as Code an produktiven Deployments
Einbringen in technische Konzepte, Best Practices und Weiterentwicklung unserer Delivery‑Standards

Qualifikationen

Erste bis mehrjährige praktische Erfahrung im Bereich Data Engineering, Machine Learning Engineering oder AI Engineering
Gute Kenntnisse in Databricks, Python, SQL, Spark und PySpark
Praxis mit mindestens einer Cloud‑Plattform (idealerweise Azure oder AWS)
Erfahrung im Aufbau oder in der Weiterentwicklung moderner Datenplattformen in der Cloud
Erfahrung mit MLflow, Model Serving und Vector Search, idealerweise im Databricks‑Umfeld
Grundverständnis moderner AI‑/LLM‑Konzepte (z. B. RAG, Retrieval, Evaluation, Serving und produktive GenAI‑Anwendungen)
Verständnis für Lakehouse‑Architekturen, Datenmodellierung und produktive Datenprozesse
Erste Erfahrung in den Bereichen Data Governance, Data Quality, Security und Monitoring
Sicherer Umgang mit Git und idealerweise erste Erfahrung mit CI/CD und Infrastructure as Code
Abgeschlossenes Studium in Wirtschaftsinformatik, Informatik, Data Science oder einem vergleichbaren Studiengang
Strukturierte, eigenverantwortliche und lösungsorientierte Arbeitsweise
Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse

Zusätzliche Wünsche

Erfahrung mit Terraform oder OpenTofu
Erfahrung mit Kafka, CDC oder eventgetriebenen Architekturen
Kenntnisse in Airflow, dbt oder vergleichbaren Tools
Erfahrung in der Anbindung unterschiedlicher Quellsysteme
Freude an der Zusammenarbeit mit Kunden und interdisziplinären Teams
Zertifizierungen im Umfeld von Databricks, Azure oder AWS

Team & Kultur

Engineering‑Exzellenz: Moderne Cloud Data & AI Plattformen. Sauberes Engineering, Qualität und Pragmatismus – keine Quick‑and‑Dirty‑Hacks.
Steile Lernkurve zur Core‑Expertise: Förderung vom Spezialisten zum Trusted Advisor. Zertifizierungen (Databricks, Azure, AWS) gehen vollständig auf uns zu.
Dein Spielfeld: Vom agilen Startup bis zum DAX‑Konzern – Beratung auf Augenhöhe und direkte Umsetzung innovativer Konzepte.
Best‑in‑Class Setup: State‑of‑the‑Art Cloud‑Technologien und Premium‑Equipment.
Echte Teamkultur: Internationaler Austausch, flache Hierarchien, gemeinsames Feiern von Erfolgen.
Work‑Life‑Balance: Flexibilität, Home‑Office und individuelle Modelle, damit dein Job zu deinem Leben passt.

Bewerbungsprozess

Step 1: Das Kennenlernen (Culture Fit) – Video‑Call mit HR – 30‑40 Min.
Step 2: Deep Dive (Fachlicher Austausch) – Persönliches Gespräch (oder Video) – 60‑90 Min.
Step 3: Finaler Check (Optional) – Kurzes Gespräch, falls nötig.
Step 4: Welcome on Board! – Vertragsangebot und Einstieg.

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