Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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AI Data Engineer (m/w/d)
Für ein spannendes Projekt im Bereich künstlicher Intelligenz und Datenverarbeitung suchen wir einen erfahrenen AI Data Engineer (m/w/d). Die Position bietet die Möglichkeit, an der Entwicklung moderner agentenbasierter AI-Systeme mitzuwirken und dabei strategische Unterstützung zu leisten.
Zu den Hauptaufgaben gehören die Bereitstellung und Aufbereitung von AI-ready Daten aus verschiedenen fahrzeugnahen Domänen sowie die Sicherstellung optimaler Datennutzbarkeit für automatisierte Anwendungsfälle. Sie konzipieren, entwickeln und implementieren skalierbare Datenpipelines und Datenprodukte, bauen robuste Datenarchitekturen auf und entwickeln Transformationspipelines in enger Zusammenarbeit mit Data Science-, AI- und Domain-Teams.
Wir erwarten sehr gute Python-Kenntnisse für Datenverarbeitung und Pipeline-Entwicklung sowie fundierte Erfahrung mit Databricks, PySpark, Delta Lake und SQL. Expertise im Aufbau von ETL-/ELT-Pipelines, skalierbaren Datenarchitekturen, Datenmodellierung und Feature Engineering sind essentiell. Erfahrung mit MLflow, Cloud-Technologien, Datenplattformen und API-Integration wird vorausgesetzt.
Besonders wertvoll sind Kenntnisse agentenbasierter Systeme, Erfahrung mit Databricks Genie oder vergleichbaren AI-gestützten Datenwerkzeugen sowie Grundkenntnisse in der Orchestrierung von AI-Agenten. Eine agile, End-to-End-orientierte Arbeitsweise mit Fokus auf Datenqualität und Wiederverwendbarkeit sowie analytisches Denkvermögen sind erforderlich.
Die Position ist als Arbeitnehmerüberlassung ausgeschrieben und startet voraussichtlich im Juli 2026 für eine Dauer von 7 Monaten mit Verlängerungsoption. Arbeitsort ist Ulm mit hybriden Arbeitsmodell. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse werden vorausgesetzt.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- PySpark
- Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
- Delta Lake
- Open-Source-Speicherformat, das strukturierte Daten mit Transaktionsfähigkeit und Versionskontrolle verwaltet und häufig in Big-Data-Umgebungen eingesetzt wird.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Datenmodellierung
- Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
- Feature Engineering
- Feature Engineering ist ein Verfahren im Machine Learning, bei dem Rohdaten in aussagekräftige Eingabevariablen für Modelle umgewandelt werden.
- MLflow
- Open-Source-Framework zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich Experiment-Tracking und Modell-Deployment.
- Cloud-Technologien
- Bereitstellung von IT-Ressourcen wie Rechenleistung, Speicher oder Software über das Internet statt auf lokalen Systemen.
- API-Integration
- Verbindung von Softwaresystemen über standardisierte Schnittstellen zum Datenaustausch.
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Ø 122 €/h (für diese Skills)
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