Data Ai Engineer (M/W/D)

Data AI Engineer (m/w/d)

Jetzt bewerben Data AI Engineer (m/w/d)

Please note the German language skills for this position. We kindly ask for your understanding and respect for this requirement. Standort: München (Hybrid) Beschäftigungsart: Vollzeit Über uns

ippen.Ai - Vorreiter in der Integration von Agentic AI in den Redaktionsalltag. Als Technologie-Einheit von IPPEN.MEDIA setzten wir Agentic AI zur Qualitätssicherung und Produktivitätssteigerung ein. Wir bauen Werkzeuge, die sicherstellen, dass Qualitätsjournalismus gegen die Übermacht globaler Algorithmen nicht nur überlebt, sondern technologisch überlegen bleibt. IPPEN.MEDIA ist ein hochgradig vernetztes Medien-Ökosystem. Hinter uns steht eine klare Mission: lokalen Journalismus pluralistisch, unabhängig und zukunftsfähig zu gestalten. Bei uns triffst du auf ein modernes Medienhaus im Herzen von München, das mit Start-up-Mentalität und echter Leidenschaft für digitalen Journalismus arbeitet. Unser Tech-Stack ist state-of-the-art, unsere Teams sind cross-funktional und agil - und unsere Wirkung ist real: Mit deiner Arbeit prägst du die deutsche digitale Presselandschaft. Unsere Entwicklungsteams sind dabei ein zentraler Wachstumstreiber - und genau hier kommst du ins Spiel. Was dich erwartet

Du baust und betreibst die Datenpipelines und AI-Systeme, die unsere Redaktionen und Produkte smarter machen - von der Rohdatenquelle bis zum produktiven Modell. Datenpipelines & Lakehouse:

Du entwirfst skalierbare ETL/ELT-Pipelines und verantwortest unsere Databricks-basierte Dateninfrastruktur - inklusive Streaming-Szenarien mit Apache Kafka Feature Engineering & MLOps:

Du entwickelst Feature Pipelines, baust CI/CD-Prozesse für ML-Modelle und sorgst dafür, dass Modelle produktionsreif deployed und in Produktion überwacht werden RAG & LLM-Engineering:

Du baust Retrieval-Augmented-Generation-Systeme, integrierst LLMs mit internen Wissensdatenbanken und optimierst die Retrieval-Qualität Cloud & DevOps:

Du betreibst unseren AI/Data-Stack auf AWS, nutzt Terraform für Infrastructure as Code und containerisierst Workloads mit Docker & Kubernetes Tech meets Business: Du übersetzt Geschäftsanforderungen in technische Lösungen, berätst Data Scientists zur Produktionsfähigkeit und dokumentierst Datenprodukte sowie AI-Komponenten Dein Profil

Erforderlich: Sehr gute

Python -Kenntnisse (PySpark, FastAPI, Pandas) und fortgeschrittenes

SQL Praxiserfahrung mit Data-Engineering-Tooling:

dbt, Apache Spark, Airflow

oder vergleichbare Frameworks MLOps-Erfahrung: Modell-Deployment,

MLflow , CI/CD für ML-Pipelines Kenntnisse in LLM-Frameworks ( LangChain, LlamaIndex, OpenAI API ) und Vektordatenbanken (Pinecone, pgvector o.Ä.) Cloud-Erfahrung auf

AWS

sowie sicherer Umgang mit

Docker

und

Terraform Mindestens 3 Jahre

Berufserfahrung

im Data Engineering Konversationssicheres

Deutsch

und gutes Englisch Wünschenswert: Erfahrung mit

Kafka , Kubernetes oder Streaming-Architekturen Relevante Zertifizierungen (AWS Certified Data Engineer, Databricks, Google Professional Data Engineer) Studium in Informatik, Data Science, Wirtschaftsinformatik o.Ä. - oder starkes Portfolio (GitHub, Kaggle, eigene Projekte) Du als Person Du denkst Systeme ganzheitlich - von der Datenquelle bis zum Business-Outcome Du bist pragmatisch, eigenverantwortlich und hast Lust, dich in einem sich schnell entwickelnden Feld weiterzuentwickeln Was wir dir bieten

Sinnstiftende Mission:

Technologie, die unabhängigen, lokalen Journalismus und Meinungsvielfalt sichert Spannende Herausforderungen:

Verantwortungsvolle AI-Aufgaben mit interdisziplinärer Zusammenarbeit im Herzen von München Weiterbildung & Wachstum:

Umfassendes Onboarding, ID Academy und regelmäßiges Coaching 30 Tage Urlaub , flexible Arbeitszeitmodelle, hybrides Arbeiten & freie Systemauswahl Sabbaticals & Working abroad

- weil Leben mehr ist als Arbeit Bikeleasing , Corporate Benefits, Kantinenzuschuss, betriebliche Altersvorsorge & Firmenevents Flache Hierarchien und eine transparente, agile Unternehmenskultur Bewerbungsprozess

Du willst die Datenwelt des digitalen Journalismus mitgestalten? Dann schick uns deinen

Lebenslauf

- und gerne einen Link zu deinem

GitHub-Profil oder Portfolio . Ein Anschreiben ist nicht notwendig, aber wir freuen uns, wenn du kurz skizzierst, welche Schwerpunkte dich am meisten begeistern (MLOps, RAG, Feature Engineering?) Kontakt: Christian Celikovic

Zusätzliche Informationen

Stadt München Art der Stelle Vollzeit Eintrittsdatum Ab sofort Verantwortlich

Christian Celikovic Jetzt bewerben Referenznummer

YF-41317

(in der Bewerbung bitte angeben)