Senior Data Engineer* / Machine Learning Engineer*

Stellenbeschreibung:

Overview

In dieser Rolle arbeiten Sie in einem agilen, interdisziplinären Team daran, Kundendaten nutzbar zu machen und datengetriebene Services zu ermöglichen. Sie entwerfen skalierbare Datenplattformen und -prozesse, integrieren End-to-End-Daten/ETL-Pipelines und deployen ML-Modelle in bestehende IT-Systeme. Als Architect oder Technical Lead wählen Sie Technologien aus, sichern Datenintegrität und -sicherheit und arbeiten eng mit Stakeholdern zusammen. Die Position bietet Gestaltungsspielraum beim Schwerpunkt und Mentoring-Mopportunities für jüngere Kolleg:innen.

Verantwortungsbereiche
  • Beratung von Kunden zur technischen Machbarkeit und Umsetzung digitaler Innovationen
  • Entwurf und Implementierung hochskalierbarer Datenplattformen, Verarbeitungsprozesse und Daten-Services
  • End-to-End-Integration von Daten-/ETL-Pipelines und Deployment von ML-Modellen
  • Sicherstellung von Datenintegrität und -sicherheit; Zusammenarbeit mit anderen Teams und Stakeholdern
  • Technologieauswahl und -implementierung als Architect oder Technical Lead
  • Mentoring von jüngeren Kolleg:innen (optional)
  • Arbeiten mit Cloud-, On-Premise- oder Hybrid-Architekturen
Zentrale Anforderungen
  • Mehrjährige Berufserfahrung in relevanten Technologien
  • Fundierte Kenntnisse in großen Cloud-Datenarchitekturen oder -Services
  • Aktive Kundeneinbindung und Überzeugungskraft in Projektdiskussionen
  • Gute Orientierung in der AI & Data Tooling-Landschaft
  • Verantwortung für Gestaltung/Umsetzung der Datenarchitektur oder technische Leitung
  • Sehr gute Deutschkenntnisse (C1); gute Englischkenntnisse
  • Kommunikationsstärke
  • Kundenorientierung
  • Team- und Kollaborationsfähigkeit
  • Python
  • SQL
  • Java
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    14 Sep 2026
  • Standort:

    Karlsruhe
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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