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Himalayas · Partner listing

Senior Data Engineer* / Machine Learning Engineer*

inovex GmbH

⌖ WorldwideSalary not providedRemoteNot specified · Full-time

Source: Himalayas ↗

Location & working arrangement

Working arrangement is supplied by the provider. Check the original advert for attendance and travel requirements.

Provider location / applicant eligibility: Worldwide

About the role

Was du bei uns bewegen kannst Gemeinsam mit deinem agilen, cross-funktionalen Projektteam hilfst du unseren Kunden aus unterschiedlichen Branchen, ihre Daten nutzbar zu machen. Dein Job beginnt nicht erst mit der Entwicklung von Datenprojekten: Du stimmst dich eng mit unseren Kunden ab und berätst sie in Bezug auf die technische Machbarkeit und die konkrete Umsetzung ihrer digitalen Innovationen. Als Senior Data Engineer* / Machine Learning Engineer* gestaltest du das Fundament für spätere Analysen sowie data-driven Services und entwickelst skalierbare, robuste und wartbare Architekturen. Du konzipierst und implementierst Datenplattformen, Datenverarbeitungsprozesse und Daten-Services als hochskalierbare, verteilte Systeme in der Cloud, on premises oder hybrid. Du bist Expert:in für die Ende-zu-Ende-Integration von Daten- / ETL-Pipelines und das Deployment von Machine-Learning-Modellen bis hin zur Bereitstellung der Ergebnisse innerhalb bestehender IT-Systeme. Als Architect oder Technical Lead bist du verantwortlich für die Auswahl und Implementierung geeigneter Technologien, die Sicherstellung der Datenintegrität und -sicherheit, sowie für die effektive Zusammenarbeit mit anderen Teams und Stakeholdern, um die Kundenziele durch datenbasierte Lösungen zu erreichen. In unseren Projekten verwenden wir häufig folgende Technologien: Python, SQL, Java Relationale und NoSQL-Datenbanken FastAPI, Flask Databricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake AWS, GCP, Azure Docker, Kubernetes Intern wie extern kannst du dich bei uns auf vielfältige Art einbringen: Deinen anfangs gewählten technologischen Schwerpunkt kannst du jederzeit verlagern. Als erfahrener Engineer hast du außerdem die Möglichkeit, jüngere Kolleg:innen durch Mentoring zu unterstützen. Requirements Wer gut zu uns passen würde Du hast ein abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder in einem vergleichbaren Studiengang und bringst bereits mehrere Jahre Berufserfahrung und fundierte Kenntnisse in einem Großteil der oben genannten Technologien mit. Du hast bereits mehrfach größere Datenarchitekturen oder Datenservices in der Cloud aufgebaut. Neben deinem Projektalltag bringst du dich aktiv in Kundengespräche ein und überzeugst von unseren Kompetenzen und Lösungen. Darüber hinaus hast du Freude daran, Themen nach außen sichtbar zu machen (Blog, Talks, LinkedIn, Konferenzen) und unser Offering gemeinsam mit uns weiterzuentwickeln. In der schnelllebigen AI & Data Tooling-Landschaft behältst du den Überblick. Du weißt neue Technologien einzuordnen und sinnvoll sowie effizient in bestehende oder neu aufzubauende Datenservices zu integrieren. Du fühlst dich wohl dabei, die Verantwortung für die Gestaltung und Umsetzung der Datenarchitektur oder für die technische Leitung von Entwicklungsprojekten zu tragen. Du hast Spaß daran, dein Wissen an weniger erfahrene Kolleg:innen weiterzugeben und sie fachlich zu fördern. Komplexe technische wie nicht-technische Inhalte vermittelst du zielgruppengerecht. Dabei sprichst du die Sprache der Entwickler:innen genauso wie die von nicht-technischen Ansprechpartner:innen. Dank deiner Empathie für Kundenbedürfnisse, einem guten Gespür für Organisationen und Stakeholder-Konstellationen baust du bei unseren Kunden vertrauensvolle Beziehungen auf. Sehr gute Deutschkenntnisse sind Voraussetzung (mind. Level C1), gute Englischkenntnisse runden dein Profil ab. Originally posted on Himalayas

Skills mentioned in the listing

PythonJavaSQLFlaskDockerKubernetesAWSAzureGoogle CloudMachine learningSparkDatabricksSnowflakeETL

Recognised skills are extracted from the supplied description using canonical names and aliases. They are mentions, not verified essential requirements. Check the source advert for the employer’s full requirements and location restrictions.

Why these skills appear

Python · mentioned
erreichen. In unseren Projekten verwenden wir häufig folgende Technologien: Python, SQL, Java Relationale und NoSQL-Datenbanken FastAPI, Flask Databricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake AW

Java · mentioned
In unseren Projekten verwenden wir häufig folgende Technologien: Python, SQL, Java Relationale und NoSQL-Datenbanken FastAPI, Flask Databricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake AWS, GCP, Azure

SQL · mentioned
n. In unseren Projekten verwenden wir häufig folgende Technologien: Python, SQL, Java Relationale und NoSQL-Datenbanken FastAPI, Flask Databricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake AWS, GCP,

Flask · mentioned
Technologien: Python, SQL, Java Relationale und NoSQL-Datenbanken FastAPI, Flask Databricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake AWS, GCP, Azure Docker, Kubernetes Intern wie extern kannst du

Docker · mentioned
bricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake AWS, GCP, Azure Docker, Kubernetes Intern wie extern kannst du dich bei uns auf vielfältige Art einbringen: Deinen anfangs gewählten technologischen Schwe

Kubernetes · mentioned
Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake AWS, GCP, Azure Docker, Kubernetes Intern wie extern kannst du dich bei uns auf vielfältige Art einbringen: Deinen anfangs gewählten technologischen Schwerpunkt k

AWS · mentioned
tAPI, Flask Databricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake AWS, GCP, Azure Docker, Kubernetes Intern wie extern kannst du dich bei uns auf vielfältige Art einbringen: Deinen anfangs gewählten tec

Azure · mentioned
k Databricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake AWS, GCP, Azure Docker, Kubernetes Intern wie extern kannst du dich bei uns auf vielfältige Art einbringen: Deinen anfangs gewählten technologisch

Google Cloud · mentioned
Flask Databricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake AWS, GCP, Azure Docker, Kubernetes Intern wie extern kannst du dich bei uns auf vielfältige Art einbringen: Deinen anfangs gewählten technolo

Machine learning · mentioned
Senior Data Engineer* / Machine Learning Engineer* Was du bei uns bewegen kannst Gemeinsam mit deinem agilen, cross-funktionalen Projektteam hilfst du unseren Kunden aus unterschiedlichen Branchen, ihre Daten nutzbar zu

Spark · mentioned
n, SQL, Java Relationale und NoSQL-Datenbanken FastAPI, Flask Databricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake AWS, GCP, Azure Docker, Kubernetes Intern wie extern kannst du dich bei uns auf vi

Databricks · mentioned
gien: Python, SQL, Java Relationale und NoSQL-Datenbanken FastAPI, Flask Databricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake AWS, GCP, Azure Docker, Kubernetes Intern wie extern kannst du dich be

Snowflake · mentioned
banken FastAPI, Flask Databricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake AWS, GCP, Azure Docker, Kubernetes Intern wie extern kannst du dich bei uns auf vielfältige Art einbringen: Deinen anfangs g

ETL · mentioned
oder hybrid. Du bist Expert:in für die Ende-zu-Ende-Integration von Daten- / ETL-Pipelines und das Deployment von Machine-Learning-Modellen bis hin zur Bereitstellung der Ergebnisse innerhalb bestehender IT-Systeme.