Data & AI Plattform Engineer / Architekt (m/w/d)

Als Data & AI Plattform Engineer/Architekt treibst du datengetriebene Lösungen voran, von der Analyse interner Quellen bis zur Umsetzung von Pipelines, Modellen und Dashboards. Du arbeitest eng mit IT, Produktmanagement und Fachbereichen zusammen, um eine skalierbare Daten- und Analytics-Struktur zu schaffen. Du wendest ML-, Statistik- und KI-Ansätze an, um Prognosen, Automatisierung und Wissenssysteme zu realisieren. Die Rolle verbindet technisches Design mit pragmatischer Umsetzung in einem inhabergeführten Unternehmen.

• JobRad
• betriebliche Altersvorsorge
• Unfallversicherung
• flache Hierarchien
• kurze Entscheidungswege
• flexible Weiterbildung

• Analyse interner Datenquellen, Identifikation von Use Cases und Ableitung datenbasierter Lösungen
• Konzeption, Entwicklung und Betrieb von Datenpipelines (ETL/ELT) für strukturierte und unstrukturierte Daten
• Aufbau einer skalierbaren Daten- und Analytics-Struktur für Reporting, Automatisierung, KI-Anwendungen und Entscheidungsunterstützung
• Sicherstellung von Datenqualität, Nachvollziehbarkeit, Dokumentation und sauberen Schnittstellen
• Nutzung von Python, SQL und passenden Datenbank- und Analysewerkzeugen zur Umsetzung von Datenmodellen, Auswertungen und Dashboards
• Implementierung von ML-, Statistik- und LLM-basierten Ansätzen für Prognosen, Mustererkennung und Prozessautomatisierung
• Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit mit IT, Produktmanagement, Vertrieb und Fachbereichen; Übersetzung fachlicher Anforderungen in technische Lösungen
• Eigenständiges Einbringen neuer Ideen, Bewertung von Technologien und pragmatische Umsetzung von Data & AI im Unternehmen

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwissenschaften oder vergleichbare Qualifikation
• Mehrjährige Projekterfahrung in Data-Warehouse-/Data-Lake-Architekturen und Datenbankarchitekturen
• Erfahrung in Data Engineering, Analytics und KI-Frameworks
• Praktische Erfahrung in Python und SQL; idealerweise Kenntnisse in Datenbanken, Datenmodellen, APIs und ETL-/ELT-Prozessen
• Verständnis der technischen und analytischen Seite von Datenpipelines, Auswertungen, Statistik und Machine Learning
• Kenntnisse in Tools zur Analyse, Aufbereitung und Visualisierung von Daten sowie in der Erstellung von Berichten und Dashboards
• Strukturiertes, eigenständiges, lösungsorientiertes Arbeiten; Freude an pragmatischem Aufbau neuer Themen
• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit; Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich zu erläutern; gute Deutsch- und Englischkenntnisse

• Strukturiert
• Eigenständigkeit
• Lösungsorientierung
• Data-Warehouse-/Data-Lake-Architekturen
• Data Engineering
• Analytics