Software & Data Engineer d/w/m

RWE Offshore Wind GmbH
Start zum nächstmöglichen Zeitpunkt, Vollzeit, unbefristet

Das Methods & Tools Team ermöglicht die digitale Transformation des Engineering-Bereichs von RWE Offshore Wind. Als Data & AI Engineer wirst du Backend-Anwendungen, Datenbanken, APIs und cloudbasierte Lösungen konzipieren, entwickeln und skalieren, die Engineering- und Erneuerbare-Energien-Aktivitäten bei RWE Offshore Wind unterstützen. In enger Zusammenarbeit mit den Methods & Tools Product Ownern und Fachexperten aus dem Engineering wirst du die Plattformintegration, Data Governance, KI-gestützte Lösungen sowie die Weiterentwicklung robuster, geschäftskritischer digitaler Produkte vorantreiben.

Die Rolle

• Konzeption und Pflege skalierbarer Backend-Services, APIs, Datenbanken und Cloud-nativer Anwendungen.
• Integration von Tools und Datenplattformen zur Schaffung zentralisierter und skalierbarer Lösungsframeworks.
• Ermöglichung eines nahtlosen Datenaustauschs und der Interoperabilität zwischen Funktionen und operativen Gesellschaften.
• Unterstützung KI-gestützter Automatisierungs-, Analyse- und Reporting-Lösungen.
• Stärkung der Data Governance und Pflege vertrauenswürdiger zentraler Datenquellen („Single Sources of Truth“).
• Skalierung und Verbesserung bestehender Tools, um die Resilienz zu erhöhen, Risiken zu reduzieren und den Geschäftswert zu maximieren.
• Zusammenarbeit mit Product Ownern, Ingenieuren und Fachexperten zur Bereitstellung wirkungsvoller Lösungen.
• Sicherstellung einer hohen Qualität durch Tests, Dokumentation und moderne Software-Engineering-Praktiken.

Dein Profil

• Masterabschluss in Informatik, Software Engineering, Data Engineering oder einem verwandten Fachgebiet.
• Mehr als 5 Jahre Erfahrung in Backend-, Software- oder Data-Engineering-Rollen mit fundierten Python- und REST-API-Kenntnissen.
• Erfahrung mit SQL-Datenbanken; Kenntnisse in NoSQL- und Vektordatenbanken sind von Vorteil.
• Erfahrung mit Azure oder vergleichbaren Cloud-Plattformen, einschließlich containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes.
• Erfahrung mit modernen Datenplattformen, vorzugsweise Databricks, einschließlich Lakehouse-Architekturen, Lakebase und Databricks Asset Bundles.
• Erfahrung in der Entwicklung von KI-Anwendungen unter Verwendung von LLMs, Agents, RAG und Frameworks zur Workflow-Orchestrierung.
• Erfahrung mit Git, CI/CD, automatisierten Tests und agiler Softwareentwicklung.
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, Problemlösungs- und Kommunikationskompetenz sowie Erfahrung in komplexen Unternehmensumgebungen und fließende Englischkenntnisse.

Bewerbungsfrist: 18.09.2026

Wir schätzen Vielfalt und begrüßen daher alle Bewerbungen - unabhängig von Geschlecht, Behinderung, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Alter, sexueller Orientierung und Identität. #inclusionmatters

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen. Natürlich findest du uns auch bei LinkedIn, Instagram, Facebook, YouTube und Xing.
Wir schätzen Vielfalt und begrüßen daher alle Bewerbungen - unabhängig von Geschlecht, Behinderung, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Alter, sexueller Orientierung und Identität. #inclusionmatters
Als weltweit führendes Unternehmen gestaltet RWE Offshore Wind die Energie von morgen auf hoher See. Wir sind in ganz Europa, Japan und Korea tätig und haben bereits 18 Windparks mit einer installierten Leistung von über 3 Gigawatt in Betrieb. Mit über 20 Jahren Erfahrung in der Entwicklung, dem Bau, dem Betrieb und der Wartung von Offshore-Windparks haben wir langfristige Partnerschaften aufgebaut und arbeiten Hand in Hand mit lokalen Unternehmen und Gemeinden. Jahr für Jahr investieren wir Millionen in neue Offshore-Windprojekte und unterstützen Häfen, Bildungsprogramme, lokale Organisationen und vieles mehr. Wir engagieren uns für technologische und nachhaltige Optimierungen, realisieren Bauprojekte im Zeit- und Kostenrahmen nach höchsten Qualitäts- und Sicherheitsstandards und leisten einen Beitrag zur Energiewelt von morgen.
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