Data AI Engineer

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

Wir sind 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