[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-ai-data-engineer-im-bereich-wissensmanagement-bots":3,"similar-ai-data-engineer-im-bereich-wissensmanagement-bots":38},{"id":4,"slug":5,"title":6,"skills":7,"budget":23,"duration":24,"location":23,"onsitePercent":25,"contractType":26,"foundAt":27,"category":28,"description":32,"rawText":33,"webTitle":6,"webText":34,"language":35,"projectId":36,"sourceUrl":37},7433,"ai-data-engineer-im-bereich-wissensmanagement-bots","AI Data Engineer im Bereich Wissensmanagement Bots",[8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22],"PostgreSQL","Python","ETL\u002FELT-Pipelines","Big Data","SQL","Airflow","dbt","Kafka","Spark","Data Engineering","Pandas","PySpark","Data Quality","Observability","Cloud-Technologien",null,"6M+",20,"contracting","2026-06-02T09:30:40+00:00",{"id":29,"slug":30,"label":31},3,"ai_ml","AI & Machine Learning","Entwicklung und Optimierung von skalierbaren Datenmodellen für große Datenmengen. Aufbau von ETL-\u002FELT-Pipelines mit Fokus auf Skalierbarkeit und Datenqualität. Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern und Fachbereichen zur Umsetzung datengetriebener Lösungen.","Aktuell sind wir auf der Suche nach einem AI Data Engineer im Bereich Wissensmanagement Bots für einen unserer Kunden.\n\nAuslastung 100%, 2-3 Tage pro Quartal onsite, der Rest remote\n\nAufgaben:\n\n- Entwicklung und Optimierung von skalierbaren Datenmodellen für große Datenmengen (Big Data) \n\n- Aufbau und Pflege von Datenbanken und Data-Warehouses, insbesondere mit PostgreSQL \n\n- Sicherstellung der Performance und Skalierbarkeit von Datenarchitekturen für mehrere tausend parallele Nutzer (inkl. Query-Optimierung, Index-Strategien, Partitionierung) \n\n- Entwicklung und Umsetzung robuster ETL-\u002FELT-Pipelines mit Fokus auf:\n\n - Skalierbarkeit und Fehlerisolierung\n\n - Observability (Logging, Metrics, Tracing)\n\n- Design und Implementierung moderner Data-Lake- \u002F Data-Warehouse-Architekturen mit Schichten wie:\n\n - Raw Layer\n\n - Staging\u002FCleansing\n\n - Curated\u002FBusiness Layer\n\n- Entwicklung und Optimierung von ETL-\u002FELT-Strecken mit Tools wie z. B. Airflow, dbt, Kafka, Spark oder vergleichbaren Technologien \n\n- Sicherstellung der Datenqualität in produktiven Pipelines durch:\n\n - Schema-Validierung, Null-\u002FRange-Checks, Duplikat-Prüfungen\n\n - automatisierte Tests, Data Contracts und Data Lineage\n\n - Monitoring von Freshness, SLAs\u002FSLOs und Alerting\n\n- Konzeption und Umsetzung von Batch- und Near-Real-Time-Pipelines (inkl. Event-Driven-Architekturen, Streaming-Lösungen, DLQ-Handling, Replay-Fähigkeit) \n\n- Optimierung von SQL-Abfragen auf sehr großen Tabellen (Execution Plans, Index-Design, Window Functions, Materialized Views, Voraggregation etc.) \n\n- Entwicklung performanter Datenverarbeitungslogik in Python (z. B. Pandas, Spark, Dask, Polars) inkl. Umgang mit Speicher- und Skalierungsgrenzen \n\n- Enge Zusammenarbeit mit anderen Entwicklern und Fachbereichen zur Umsetzung datengetriebener Lösungen und Etablierung guter Data-Engineering-Praktiken\n\n Anforderungen: \n Must:\n\n+ Mehrjährige praktische Erfahrung in der Datenmodellierung und im Aufbau skalierbarer Datenarchitekturen für große Datenmengen \n\n+ Sehr gute SQL-Kenntnisse und fundierte Erfahrung mit relationalen Datenbanken, insbesondere PostgreSQL (inkl.:\n\n - Performance-Tuning, Index-Strategien, Partitionierung\n\n - Nutzung von Window Functions\n\n+ Mehrjährige Python-Erfahrung im Data-Engineering-Umfeld (z. B. Pandas, PySpark, Dask, Polars) inkl.:\n\n - effizienter Umgang mit großen Datenmengen (Vektorisierung, Chunk Processing, Typenoptimierung)\n\n - sinnvoller Aufteilung von Logik zwischen SQL und Python \n\n+ Erfahrung in der Entwicklung robuster ETL-\u002FELT-Pipelines:\n\n - Orchestrierung (z. B. Airflow oder vergleichbare Tools)\n\n - Trennung von Raw-, Staging- und Business-Layern\n\n - Berücksichtigung von Schema-Evolution \n\n+ Praxis in der Sicherstellung von Datenqualität in produktiven Umgebungen:\n\n - Einsatz von Data-Quality-Frameworks (z. B. Great Expectations, dbt Tests oder vergleichbar)\n\n+ Erfahrung mit Observability im Data-Engineering-Kontext:\n\n - Logging, Metriken, Tracing (z. B. Prometheus, Grafana, OpenTelemetry oder ähnliche Lösungen)\n\n - Debugging von sporadisch fehlschlagenden Pipelines (Race Conditions, Timeouts, Speicherengpässe etc.) \n\n+ Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen (Big Data) und verteilten Systemen (z. B. 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Sie stellen die Performance und Skalierbarkeit von Datenarchitekturen für mehrere tausend parallele Nutzer sicher und entwickeln robuste ETL-\u002FELT-Pipelines mit Fokus auf Skalierbarkeit und Fehlerisolierung.\n\nZu Ihren Verantwortlichkeiten gehört das Design moderner Data-Lake- und Data-Warehouse-Architekturen mit verschiedenen Schichten sowie die Entwicklung von ETL-\u002FELT-Strecken mit Tools wie Airflow, dbt, Kafka oder Spark. Sie gewährleisten die Datenqualität durch Schema-Validierung, automatisierte Tests und Monitoring und konzipieren Batch- und Near-Real-Time-Pipelines.\n\nWir erwarten mehrjährige Erfahrung in der Datenmodellierung und im Aufbau skalierbarer Datenarchitekturen, sehr gute SQL-Kenntnisse und fundierte PostgreSQL-Erfahrung inklusive Performance-Tuning. Mehrjährige Python-Erfahrung im Data-Engineering-Umfeld mit Bibliotheken wie Pandas oder PySpark ist erforderlich, ebenso wie Erfahrung in der Entwicklung robuster ETL-\u002FELT-Pipelines und der Sicherstellung von Datenqualität in produktiven Umgebungen.\n\nKenntnisse in Observability-Tools wie Prometheus, Grafana oder OpenTelemetry runden Ihr Profil ab. 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