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Himalayas · Partner listing

Senior Technical Data & AI Consultant*

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 Daten- und KI-Strategien entwickeln: Du berätst unsere Kunden an der Schnittstelle zwischen Tech und Business. Dabei übersetzt du ihre Unternehmensziele in greifbare Daten- & KI-Strategien. Als erste:r Ansprechpartner:in begleitest du sie auf Augenhöhe von der Vision bis zur Umsetzung. Stakeholder managen: Durch eine zielgerichtete Konzeption und Moderation von Workshops bringst du die Stakeholder zusammen. Gemeinsam schärft ihr die Anforderungen, entwickelt Roadmaps und validiert innovative Lösungen. Architekturen designen: In Beratungsprojekten konzipierst du zukunftsfähige Architekturen, die komplexe geschäftliche Anforderungen präzise abbilden und einen nachhaltigen wirtschaftlichen Mehrwert schaffen. Projekte & Teams steuern: Bei der Umsetzung übernimmst du die fachliche und technische Projektleitung und stellst den Erfolg cross-funktionaler Teams sicher. Geht es um einen Proof of Concept oder die Validierung einer Idee, zögerst du nicht, den ersten funktionierenden Code selbst zu entwickeln. Wissen teilen & fördern: Du schaffst ein Umfeld, in dem sich jüngere Kolleg:innen optimal entwickeln können. Durch wertschätzendes Feedback sorgst du für eine hohe Qualität der Projektarbeit und gibst dein Wissen aktiv weiter. Wir agieren unabhängig und technologie-agnostisch. Gemeinsam mit unseren Kunden wählen wir den Tech-Stack aus, der am besten zu ihrer Situation passt. In unseren Projekten begegnen dir regelmäßig: Daten- & KI-Plattformen: Databricks, Snowflake, BigQuery, Azure Data Platform & Fabric, AWS Data & ML Stack, GCP Data Engineering: Python, SQL, Spark, Kafka, Airflow, dbt, relationale und NoSQL-Datenbanken ML & AI: mathematische Optimierung, klassisches Machine Learning, MLOps, Generative AI, LLMs, LLMOps, Agentic AI, RAG-Architekturen Deployment & Delivery: FastAPI, Flask, Docker, Kubernetes, CI/CD, Cloud-native Architekturen Requirements Wer gut zu uns passen würde Beratungspersönlichkeit: Du bringst mindestens 5 Jahre fundierte Erfahrung in der praktischen Umsetzung von Daten & KI-Projekten mit. Deine Tech-Expertise möchtest du nun in einer strategischen, kundennahen Rolle einbringen. Data & AI-Expert:in: Ob Datenarchitektur & -infrastruktur, Data Governance, Datenkultur & -organisation oder Daten- & KI-Produkte – in mindestens zwei dieser Bereiche verfügst du über tiefergehende Kenntnisse. In der dynamischen Data & AI-Landschaft behältst du den Überblick, ordnest neue Technologien sinnvoll ein und integrierst sie effizient in Daten- und KI-Services. Empathisch im Kundenkontakt: Mit feinem Gespür für Stakeholder und Organisationen baust du schnell vertrauensvolle Kundenbeziehungen auf und überzeugst in Fachgesprächen. Übersetzer:in zwischen Tech & Business:Es fällt dir leicht, komplexe Inhalte zielgruppengerecht zu übersetzen. Die Sprache von Entwickler:innen sprichst du genauso sicher wie die des C-Levels. Solution Engineer: Du hast Lust, dich über das Projektgeschäft hinaus aktiv in Kundengespräche einzubringen. Potenzielle Partner überzeugst du durch Fachkompetenz und passgenaue Lösungsvorschläge. Unser Offering möchtest du gemeinsam mit uns weiterentwickeln und nach außen sichtbar machen (Blog, Talks, LinkedIn, Konferenzen). Sprachkompetenz: Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1) sowie gute Englischkenntnisse runden dein Profil ab. Originally posted on Himalayas

Skills mentioned in the listing

PythonSQLFlaskDockerKubernetesAWSAzureGoogle CloudCI/CDMachine learningSparkDatabricksSnowflakeData engineering

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
ery, Azure Data Platform & Fabric, AWS Data & ML Stack, GCP Data Engineering: Python, SQL, Spark, Kafka, Airflow, dbt, relationale und NoSQL-Datenbanken ML & AI: mathematische Optimierung, klassisches Machine Learnin

SQL · mentioned
re Data Platform & Fabric, AWS Data & ML Stack, GCP Data Engineering: Python, SQL, Spark, Kafka, Airflow, dbt, relationale und NoSQL-Datenbanken ML & AI: mathematische Optimierung, klassisches Machine Learning, MLOps

Flask · mentioned
, LLMs, LLMOps, Agentic AI, RAG-Architekturen Deployment & Delivery: FastAPI, Flask, Docker, Kubernetes, CI/CD, Cloud-native Architekturen Requirements Wer gut zu uns passen würde Beratungspersönlichkeit: Du bringst

Docker · mentioned
LLMOps, Agentic AI, RAG-Architekturen Deployment & Delivery: FastAPI, Flask, Docker, Kubernetes, CI/CD, Cloud-native Architekturen Requirements Wer gut zu uns passen würde Beratungspersönlichkeit: Du bringst mindes

Kubernetes · mentioned
Agentic AI, RAG-Architekturen Deployment & Delivery: FastAPI, Flask, Docker, Kubernetes, CI/CD, Cloud-native Architekturen Requirements Wer gut zu uns passen würde Beratungspersönlichkeit: Du bringst mindestens 5 J

AWS · mentioned
KI-Plattformen: Databricks, Snowflake, BigQuery, Azure Data Platform & Fabric, AWS Data & ML Stack, GCP Data Engineering: Python, SQL, Spark, Kafka, Airflow, dbt, relationale und NoSQL-Datenbanken ML & AI: mathemati

Azure · mentioned
dir regelmäßig: Daten- & KI-Plattformen: Databricks, Snowflake, BigQuery, Azure Data Platform & Fabric, AWS Data & ML Stack, GCP Data Engineering: Python, SQL, Spark, Kafka, Airflow, dbt, relationale und NoSQL-Date

Google Cloud · mentioned
bricks, Snowflake, BigQuery, Azure Data Platform & Fabric, AWS Data & ML Stack, GCP Data Engineering: Python, SQL, Spark, Kafka, Airflow, dbt, relationale und NoSQL-Datenbanken ML & AI: mathematische Optimierung, kla

CI/CD · mentioned
RAG-Architekturen Deployment & Delivery: FastAPI, Flask, Docker, Kubernetes, CI/CD, Cloud-native Architekturen Requirements Wer gut zu uns passen würde Beratungspersönlichkeit: Du bringst mindestens 5 Jahre fundier

Machine learning · mentioned
tionale und NoSQL-Datenbanken ML & AI: mathematische Optimierung, klassisches Machine Learning, MLOps, Generative AI, LLMs, LLMOps, Agentic AI, RAG-Architekturen Deployment & Delivery: FastAPI, Flask, Docker, Kuberne

Spark · mentioned
ta Platform & Fabric, AWS Data & ML Stack, GCP Data Engineering: Python, SQL, Spark, Kafka, Airflow, dbt, relationale und NoSQL-Datenbanken ML & AI: mathematische Optimierung, klassisches Machine Learning, MLOps, Gen

Databricks · mentioned
st. In unseren Projekten begegnen dir regelmäßig: Daten- & KI-Plattformen: Databricks, Snowflake, BigQuery, Azure Data Platform & Fabric, AWS Data & ML Stack, GCP Data Engineering: Python, SQL, Spark, Kafka, Airflow

Snowflake · mentioned
en Projekten begegnen dir regelmäßig: Daten- & KI-Plattformen: Databricks, Snowflake, BigQuery, Azure Data Platform & Fabric, AWS Data & ML Stack, GCP Data Engineering: Python, SQL, Spark, Kafka, Airflow, dbt, relat

Data engineering · mentioned
, Snowflake, BigQuery, Azure Data Platform & Fabric, AWS Data & ML Stack, GCP Data Engineering: Python, SQL, Spark, Kafka, Airflow, dbt, relationale und NoSQL-Datenbanken ML & AI: mathematische Optimierung, klassisch