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Data Engineer (m/w/d)
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Details zur Stelle

Vollzeit

Leistungen

Betriebliche Altersvorsorge
Weiterbildungsprogramme
Vermögenswirksame Leistungen
Aufstiegsmöglichkeiten

Qualifikationen

Power BI
Informatik
Software Engineering
Spark
NoSQL
Englisch
SQL
Analysefähigkeit
Machine Learning
Wirtschaftsinformatik
Terraform
GitHub
Künstliche Intelligenz
Python
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Wir handeln! Als kompetenter Partner erleichtern wir den Arbeitsalltag unserer Kunden (vom Elektrohandwerk bis zum Industrieunternehmen) mit unseren vielfältigen Dienstleistungen. So werden Smart Home und eine grüne Umwelt möglich. Gestalte mit uns, einem leistungsfähigen Unternehmen der Würth Gruppe, das spannende Abenteuer der Digitalisierung. Durch unsere modernen Karrierewege brauchst du nicht erst die Karriereleiter hochzuklettern, um deine Erfahrungen, Fähigkeiten und frischen Ideen einzubringen, sondern kannst gleich durchstarten.

Deine Aufgabe

Entwicklung: Du konzipierst, implementierst und entwickelst daten- und KI-basierte Anwendungen kontinuierlich weiter
Machine Learning: Du trainierst ML-Modelle zur Lösung komplexer Business-Probleme und bringst diese in die Produktion
Generative AI & Agentik: Du entwickelst KI-Anwendungen unter Einbeziehung von Large Language Models (LLMs) sowie Retrieval-Augmented Generation (RAG) für den Einsatz in agentischen Systemen
Data Engineering: Konzeption, Entwicklung und Implementierung robuster Datenstrecken (ETL/ELT) innerhalb der Databricks-Umgebung
Operations & Qualität: Du übernimmst die Überwachung, Skalierung und Qualitätssicherung bestehender Lösungen (MLOps/DataOps)
Zusammenarbeit: Du arbeitest in enger Abstimmung mit den Fachbereichen, um fachliche Anforderungen in datengetriebene Lösungen zu übersetzen

Dein Profil

Ausbildung: Abgeschlossenes IT-orientiertes Studium (Informatik, Wirtschaftsinformatik, Software-Engineering, Mathematik, Physik) oder entsprechende Berufserfahrung
Plattform-Expertise: Praktische Erfahrung mit der Databricks Lakehouse-Plattform
Tech-Stack: Fundierte Programmierkenntnisse in Python sowie Sicherheit im Umgang mit SQL
Methodik: Starke analytische Fähigkeiten, um Daten zu strukturieren, zu analysieren und daraus verwertbare Erkenntnisse abzuleiten
Zusatzqualifikationen (Idealfall):
- Erfahrung mit Apache Spark (PySpark)
- Kenntnisse in Infrastructure as Code (z. B. Terraform)
- Erfahrungen mit GitHub
- Erfahrung im Bereich Model Deployment (MLflow) und NoSQL-Datenbanken
- Visualisierungskompetenz mit Tools wie Power BI
Sprachen: Sehr gute Deutschkenntnisse (C1 oder höher) und gute Englischkenntnisse (B2 oder höher)

Unser Angebot

Modernster Tech-Stack auf Basis von Databricks
Freiraum für Experimente mit neuesten KI-Technologien (LLMs, Agents)
Unsere digitale Performance ermöglicht seit vielen Jahren eine Work-Life-Balance durch flexible und familienorientierte Arbeitszeit- und Arbeitsortgestaltung
Persönliche Entwicklungs- und Karrieremöglichkeiten mit wachsender Verantwortung in einer freundlichen Arbeitsatmosphäre
Flache Hierarchien gepaart mit projektorientierter Arbeitsweise laden ein zur Verwirklichung eigener Ideen in einer digitalen Arbeitswelt
Vielfältige Weiterbildungsangebote über unsere Akademie und darüber hinaus
Faire Vergütung und Sozialleistungen eines Großunternehmens wie zum Beispiel Urlaubsgeld, Weihnachtsgeld, Vermögenswirksame Leistungen, Betriebliche Altersvorsorge, 30 Tage Urlaub, Bonus- und Prämiensystem
Günstige Einkaufskonditionen für unsere Produkte, Zugang zu corporate benefits

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