Geforderte Skills
- Python
- SQL
- ETL
- ELT
- Data Lakes
- Data Warehouses
- Lakehouse Architecture
- Feature Stores
- Data Products
- Data Mesh
- Machine Learning
- MLOps
- PySpark
- APIs
- CI/CD
- Automation
- Microsoft Azure
- Azure OpenAI
- Azure AI Search
- Databricks
- Delta Lake
- Unity Catalog
- MLflow
- Infrastructure as Code
- Terraform
- Business Informatics
- Data Science
- Data Engineering
- Data Quality
- Data Governance
Sprachen: German
Jobbeschreibung
Project overview
Westhouse ist eines der führenden Recruitment-Unternehmen für die Vermittlung hochqualifizierter Fachexperten aus dem gesamten IT-Lifecycle- und Engineering-Bereich.
Für unseren Kunden suchen wir aktuell eine/n
Data AI Engineer mit Kenntnissen in Python und SQL (m/w/d)
Rahmeninformationen
Referenz:180447
Project details
Starttermin:02.11.2026 (ASAP)
Arbeitszeit:Vollzeit
Dauer:5 Monate + Option
Sprachen:Deutsch
Ihre Qualifikationen
Ihre Aufgaben
Interessiert?
Interessiert? Wir freuen uns auf Ihren aussagekräftigen Lebenslauf/CV in elektronischer Form.
Ihr Ansprechpartner:
Tobias Gollmann
*@*.com
*
- Du hast ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Du bringst mehrjährige praktische Erfahrung im Data Engineering mit: ETL/ELT-Prozesse, Data Lakes, Data Warehouses bzw. Lakehouse-Architekturen.
- Du hast Erfahrung mit dem Aufbau von Feature Stores und kennst Konzepte wie Data Products bzw. Data Mesh aus der Praxis.
- Du hast bereits Machine-Learning-Modelle nicht nur entwickelt, sondern auch in Produktion gebracht und betrieben.
- Du programmierst sicher in Python und SQL; Spark bzw. PySpark sind dir vertraut.
- Du hast ein gutes Verständnis für skalierbare, sichere und wartbare Systemarchitekturen sowie für APIs, CI/CD und Automatisierung.
- Erfahrung in der Entwicklung von Agentic-AI-Lösungen, z. B. AI Agents, RAG-Systeme, Tool Use oder LLM-Orchestrierung (etwa mit LangChain, LangGraph oder vergleichbaren Frameworks)
- Erfahrung mit Microsoft Azure (z. B. Data Factory, Azure OpenAI, AI Search)
- Erfahrung mit Databricks (z. B. Delta Lake, Unity Catalog, MLflow)
- Kenntnisse in Infrastructure as Code (z. B. Terraform)
- Erfahrung im E-Commerce oder Handel
- Du konzipierst und entwickelst robuste ETL- und ELT-Pipelines, die Daten aus Webshop, ERP, Warenwirtschaft, CRM und Stores zuverlässig in unser Lakehouse bringen.
- Du gestaltest Datenmodelle und Schichten im Lakehouse (z. B. Medallion-Architektur) und sorgst für Datenqualität, Monitoring und Governance.
- Du baust einen Feature Store auf und entwickelst ihn weiter, damit Features für Training und Inferenz konsistent, versioniert und teamübergreifend wiederverwendbar sind.
- Du entwickelst Data Products mit klarer Ownership, definierten Schnittstellen und Qualitätsstandards, die Fachbereiche und Data-Science-Teams selbstständig nutzen können.
- Du bringst Machine-Learning-Modelle gemeinsam mit unseren Data Scientists in den produktiven Betrieb und baust dafür MLOps-Prozesse auf (Training, Deployment, Monitoring, Retraining).
- Du entwickelst Agentic-AI-Lösungen wie AI Agents und RAG-Anwendungen, die unsere Fachbereiche von Einkauf bis Kundenservice im Alltag spürbar entlasten.
- Du analysierst Anforderungen gemeinsam mit den Fachbereichen und übersetzt sie in skalierbare, wartbare technische Lösungen.
- Du automatisierst Bereitstellung und Betrieb (CI/CD, Infrastructure as Code) und etablierst Best Practices und wiederverwendbare Standards für Data & AI.
- Du behältst neue Technologien im Data- und KI-Umfeld im Blick und bewertest, wo sie für Cyberport echten Mehrwert liefern.
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