System Engineer – Data Science (m/w/d)

Overview

In dieser Rolle treiben Sie datengetriebene Lösungen voran, indem Sie KI-gestützte Use Cases konzipieren, implementieren und in modernen Architekturen betreiben. Sie arbeiten in einem interdisziplinären Team aus Data Scientists, System Engineers und Fachexperten und beraten Kunden, um Mehrwert zu realisieren. Sie gestalten skalierbare DS/AI-Lösungen in Cloud- und On-Prem-Umgebungen und fokussieren sich auf GenAI, LLMs und RAG. Die Position bietet Freiraum für Ideen, Vielfalt und persönliche Entwicklung.

Leistungen / Benefits

• flexibles mobiles Arbeiten
• 30 Urlaubstage
• Mitarbeiterrabatte
• betriebliche Altersvorsorge mit Arbeitgeberzuschuss
• Weiterbildungsangebote
• intensives Onboarding-Event

Verantwortungsbereiche

• IT-Landschaften analysieren und Use Cases architekturieren, Kundenbedürfnisse verstehen und passende Lösungen vorschlagen
• Daten- und KI-getriebene Use Cases konzipieren, implementieren und weiterentwickeln
• Klassische ML-Methoden sowie statistische Verfahren für betriebswirtschaftliche Fragestellungen anwenden (z. B. Zeitreihen, Forecasting, Predictive Maintenance)
• Moderne KI-Anwendungen mit Fokus auf Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) entwickeln
• Skalierbare DS- und KI-Architekturen in Public-, Private- und Hybrid-Cloud- sowie On-Prem-Umgebungen designen, betreiben und verteilte Datenverarbeitung einsetzen
• Containerisierte Services (z. B. Kubernetes) und Infrastructure-as-Code berücksichtigen
• Kundenberatung, Präsentation der Arbeit und Zusammenarbeit im Team
• Eigenständige Weiterentwicklung von Projekten und Ideen unterstützen

Zentrale Anforderungen

• Abgeschlossenes IT-orientiertes Studium
• Mehrjährige praktische Erfahrung in GenAI, Cloud-Architekturen im DS-Kontext, Infrastructure as Code oder Data Mining
• Spezialisierung in RAG-Systemen, Azure (ML, AI Foundry, OpenAI) oder vergleichbaren Cloud-Umgebungen
• Verteilte Datenverarbeitung, containerisierte Services (Kubernetes)
• Python-Entwicklung und ML-/DL-Frameworks in Kundenprojekten
• Fundiertes SQL- oder Spark-Wissen; idealerweise verteilte Datenverarbeitung
• Kundenberatungserfahrung; Reisebereitschaft in Deutschland
• Gute Deutsch- (C1) und Englischkenntnisse (B2)

• gute Kommunikationsfähigkeiten
• teamorientierung
• selbstorganisation
• GenAI
• Cloud-Architekturen im DS-Kontext
• Infrastructure as Code