Job
- Level
- Lead
- Job Feld
- Data, Back End
- Anstellung
- Vollzeit
- Vertragsart
- Unbefristetes Dienstverhältnis
- Ort
- Stuttgart, Berlin, München, Frankfurt am Main, Essen, Leipzig
- Arbeitsmodell
- Full Remote, Hybrid, Onsite
Job Zusammenfassung
In dieser Rolle konzipierst du Big Data und AI Plattformen, entwickelst Daten-Pipelines, operationalisierst KI-Modelle und führst Engineering-Projekte mit Teams durch, um innovative Datenlösungen in der Cloud zu schaffen.
Job Technologien
Deine Rolle im Team
Data und AI sind Dein zu Hause? Des Weiteren gestaltet sich Deine neue Herausforderung wie folgt:
- Konzeptionierung und Aufbau von Big Data / Analytics / AI Plattformen, inklusive DevOps workflows, IaC, CI/CD, IAM und Monitoring & Alerting
- Konzeption, Entwicklung und Skalierung von Daten-Pipelines auf verschiedenen Cloud-Architekturen unter Einbezug von Datenqualitätsmaßnahmen sowie der Entwurf und Umsetzung von Datenmodellen
- Operationalisierung von statistischen und KI-Modellen sowie Ergebnissen der Data Scientists, um diese zur produktiven Nutzung zur Verfügung zu stellen bzw. zu automatisieren
- Auswahl und Beratung von Kunden zu Vor- und Nachteilen verschiedener Technologie-Stacks, passend zu den Use Cases und dem Umfeld im Unternehmen
- Übernahme einer führenden Rolle in der Kundenkommunikation und Leitung von Engineering-Projekten mit fachlicher Verantwortung für ein Entwicklerteam und die Projektergebnisse
- Aufbau von Data Engineering Expertise im Unternehmen z.B. durch das Halten von internen Schulungen, Leiten von internen Projekten und aktive Teilnahme in der Engineering Community
Unsere Erwartungen an dich
Ausbildung
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Computer Science, Data Engineering oder einem anderen mathematisch/ naturwissenschaftlichem Feld oder eine vergleichbare Qualifikation
Qualifikationen
Data ist auch in Deiner DNA? Das solltest Du mitbringen:
- Starke Kommunikationsfähigkeit (fließend) auf Deutsch und Englisch sowie Reisebereitschaft im Rahmen einer Consulting Tätigkeit
- Mindestens 5 Jahre praktische Anwendung von gängigen Programmsprachen wie z.B. Python, Scala, SQL und Entwickler Tools wie bspw. GIT
Erfahrung
- Mindestens 6 Jahre Vollzeit Berufserfahrung als Data Engineer in der Konzeption & Implementierung von Datenplattformen und Data Management Prozessen oder in ähnlichem Berufsfeld
- Mindestens 4 Jahre Umsetzungserfahrung mit BigData Technologien, insbesondere Spark / Kafka, verteilte Speichersysteme, OpenTable Formate und Cluster-Computing
- Mindestens 4 Jahre Erfahrung im Umgang mit verschiedensten Cloud Komponenten (Object Storage, Datenbanken, Message Services, ETL / ELT Engines, Security, Scheduling, Operations, Monitoring, etc.) im Bereich AWS / Azure / GCP
- Erfahrung mit mindestens einer der folgenden Technologien: Databricks / Snowflake / AWS Sagemaker / Azure Synapse / ähnliche Data-Analytics-Plattformen
- Erfahrung mit IaC Tools wie zum Beispiel Terraform, AWS CDK o.ä. sowie mit gängigen CI/CD Prozessen und Tools
- Nice to have: Erfahrung mit UNIX Systemen und Netzwerkkonfiguration
Benefits
Work-Life-Integration
Gesundheit, Fitness & Fun
Mehr Netto
Essen & Trinken
Themen mit denen du dich im Job beschäftigst
Job Standorte
Das ist dein Arbeitgeber
Alexander Thamm GmbH
Wir sind die erste wahre Data Science Consulting Firm in der deutschsprachigen Region. Alexander Thamm gründete unseren Münchner-basierten Dienstleister 2012 als erster Anbieter, der ausschließlich Analytics, Data Science und Big Data anbietet. Wir unterstützen unsere Kunden dabei, konkurrenzfähige Vorteile und zusätzlichen Wert zu generieren, indem wir große Datensammlungen besser verwendbar machen.
Description
- Gründungsjahr
- 2012
- Unternehmenstyp
- Digitale Agentur
- Arbeitsmodell
- Full Remote, Hybrid, Onsite
- Branche
- Beratung, Internet, IT, Telekom
Arbeitgeber-Reviews
von devworkplaces.com
Gesamt
(1 Bewertung)Culture
4.5Workingconditions
4.0Engineering
3.8Career Growth
4.4
Principal Data Engineer
- Ort
- Stuttgart, Berlin, München, Frankfurt am Main, Essen, Leipzig
- Arbeitsmodell
- Full Remote, Hybrid, Onsite
- Diversität
- Für alle Personen geeignet (m/w/d)
