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CACapgemini

Senior Data & AI Engineer(m/w/x)

Berlin, Hannover, München, Hamburg, Düsseldorf, Nürnberg, Frankfurt am Main, Köln, Stuttgart, Erfurt
Vollzeitmit HomeofficeSenior
AI/ML
Data Science
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Nejo KI-Zusammenfassung

Aufbau und Betrieb von Datenplattformen und Pipelines für KI-gestützte Transformationen. Mehrjährige Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen (AWS, Azure, GCP, Databricks, Snowflake) und Modern Data Stack (dbt, Airflow) erforderlich. Mobiles Arbeiten, flexible Arbeitszeitmodelle.

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Anforderungen

  • Aufbau und Betrieb von Datenplattformen und -pipelines im Projekt-/Consultingumfeld
  • Kenntnisse in Cloud-/Datenplattformen (AWS, Azure, GCP, Databricks, Snowflake) und Modern Data Stack (dbt, Airflow)
  • Programmierkenntnisse (Python, SQL), Datenmodellierung, ETL/ELT, Streaming, Git, CI/CD, Datenqualität, Monitoring, Kostenkontrolle, Security, Governance
  • Entwicklung und Integration von Datenlösungen, Tests, Dokumentation, Nutzung moderner AI-Ansätze in Daten-Workflows
  • Kenntnisse in Anforderungsanalyse, Workshop-Durchführung, adressatengerechter Kommunikation, Studium im MINT-Bereich oder Berufserfahrung, sichere Deutsch- und Englischkenntnisse

Aufgaben

  • Datengetriebene Lösungen gestalten
  • Datenintegration durchführen
  • Datentransformation durchführen
  • Datenqualität sicherstellen
  • Daten für Analytics bereitstellen
  • Daten für Reporting bereitstellen
  • Daten für AI-Anwendungsfälle bereitstellen
  • Datenlösungen über den gesamten Lebenszyklus verantworten
  • Datenlösungen integrieren
  • Datenlösungen weiterentwickeln
  • Datenlösungen orchestrieren
  • Datenlösungen planen
  • Datenlösungen überwachen (On-Premises und Cloud)
  • GenAI zur Entwicklung einsetzen
  • GenAI zur Dokumentation einsetzen
  • GenAI für Tests einsetzen
  • Agentic-AI-Ansätze integrieren
  • Sicherheit von AI-Ansätzen berücksichtigen
  • Anwendungsnutzen von AI-Ansätzen berücksichtigen
  • Skalierbare Datenarchitekturen konzipieren
  • Skalierbare Datenarchitekturen umsetzen
  • Cloud-Plattformen nutzen
  • Lakehouse-Technologien nutzen
  • Batch-Verarbeitung nutzen
  • Streaming-Verarbeitung nutzen
  • Modern Data Stack nutzen
  • Performante Datenmodelle entwickeln
  • Performante Datenpipelines entwickeln
  • SQL nutzen
  • Datenqualität sicherstellen
  • Daten-Monitoring durchführen
  • Kostenkontrolle sicherstellen
  • Governance-Anforderungen sicherstellen
  • Mit Kund:innen zusammenarbeiten
  • Mit interdisziplinären Teams zusammenarbeiten
  • Workshops moderieren
  • Prototypen erstellen
  • Angebotsphasen unterstützen
  • Umsetzungsphasen unterstützen

Berufserfahrung

ca. 4 - 6 Jahre

Ausbildung

Bachelor-Abschluss

Sprachen

Deutsch – verhandlungssicher
Englisch – verhandlungssicher

Tools & Technologien

AWSAzureGCPDatabricksSnowflakedbtAirflowPythonSQLGit

Benefits

Flexibles Arbeiten
  • Flexible Arbeitszeitmodelle
  • Mobiles Arbeiten
  • Homeoffice
Workation & Sabbatical
  • Flexible Auszeitmodelle
Firmenfahrrad
  • Jobfahrrad-Programm
Sonstige Zulagen
  • Mobilitätsbudget
Weiterbildungsangebote
  • Vielfältiges Weiterbildungsangebot
Lockere Unternehmenskultur
  • Internationales Netzwerk
Familienfreundlichkeit
  • Kooperation mit pme Familienservice
  • Work-life-balance
Betriebliche Altersvorsorge
  • Deferred Compensation
Gesundheits- & Fitnessangebote
  • Gesundheitsangebote
Sonstige Vorteile
  • Attraktiver Arbeitsplatz für Menschen mit Handicap
  • Kontakthalteprogramm fareWelcome
Mitarbeiterrabatte
  • Mitarbeiterrabatte
Team Events & Ausflüge
  • Team- und Sportevents

Von Nejo automatisch aufbereitet

Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Capgemini erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.

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Über das Unternehmen

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