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München
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IPippen.ai
Data AI Engineer(m/w/x)
München
Full-timeWith Home Office
AI/ML
Data Science
Nejo AI Summary
Entwicklung und Betrieb von Datenpipelines und AI-Systemen mit Apache Kafka und Databricks. MLOps-Erfahrung mit MLflow und LLM-Frameworks wie LangChain erforderlich. 30 Tage Urlaub und freie Systemauswahl.
Requirements
- Sehr gute Python-Kenntnisse (PySpark, FastAPI, Pandas)
- Fortgeschrittenes SQL
- Praxiserfahrung mit dbt, Apache Spark, Airflow oder vergleichbaren Frameworks
- MLops-Erfahrung: Modell-Deployment, MLflow, CI/CD für ML-Pipelines
- Kenntnisse in LLM-Frameworks (LangChain, LlamaIndex, OpenAI API)
- Kenntnisse in Vektordatenbanken (Pinecone, pgvector o.Ä.)
- Cloud-Erfahrung auf AWS
- Sicherer Umgang mit Docker und Terraform
- Erfahrung mit Kafka, Kubernetes oder Streaming-Architekturen
- Relevante Zertifizierungen (AWS Certified Data Engineer, Databricks, Google Professional Data Engineer)
- Studium in Informatik, Data Science, Wirtschaftsinformatik o.Ä.
- Starkes Portfolio (GitHub, Kaggle, eigene Projekte)
- Ganzheitliches Systemdenken (Datenquelle bis Business-Outcome)
- Pragmatismus und Eigenverantwortung
- Lust auf Weiterentwicklung in einem sich schnell entwickelnden Feld
Tasks
- Datenpipelines und AI-Systeme bauen und betreiben
- Skalierbare ETL/ELT-Pipelines entwerfen
- Databricks-basierte Dateninfrastruktur verantworten
- Streaming-Szenarien mit Apache Kafka implementieren
- Feature Pipelines entwickeln
- CI/CD-Prozesse für ML-Modelle bauen
- Modelle produktionsreif deployen
- Modelle in Produktion überwachen
- Retrieval-Augmented-Generation-Systeme bauen
- LLMs mit internen Wissensdatenbanken integrieren
- Retrieval-Qualität optimieren
- AI/Data-Stack auf AWS betreiben
- Terraform für Infrastructure as Code nutzen
- Workloads mit Docker & Kubernetes containerisieren
- Geschäftsanforderungen in technische Lösungen übersetzen
- Data Scientists zur Produktionsfähigkeit beraten
- Datenprodukte sowie AI-Komponenten dokumentieren
Education
- Bachelor's degree
Languages
- English – Advanced
Tools & Technologies
- Python
- PySpark
- FastAPI
- Pandas
- SQL
- dbt
- Apache Spark
- Airflow
- MLflow
- LangChain
- LlamaIndex
- OpenAI API
- Pinecone
- pgvector
- AWS
- Docker
- Terraform
- Kafka
- Kubernetes
Benefits
More Vacation Days
- 30 Tage Urlaub
Flexible Working
- Flexible Arbeitszeitmodelle
- Hybrides Arbeiten
Modern Equipment
- Freie Systemauswahl
Workation & Sabbatical
- Sabbaticals
- Working abroad
Company Bike
- Bikeleasing
Corporate Discounts
- Corporate Benefits
Free or Subsidized Food
- Kantinenzuschuss
Retirement Plans
- Betriebliche Altersvorsorge
Team Events
- Firmenevents
Informal Culture
- Flache Hierarchien
- Transparente, agile Unternehmenskultur
Find the original job posting in its most current version here. Nejo automatically captured this job from the website of ippen.ai and processed the information on Nejo with the help of AI for you. Despite careful analysis, some information may be incomplete or inaccurate. Please always verify all details in the original posting! Content and copyrights of the original posting belong to the advertising company.
Not a perfect match?
- ICB GmbH
AI Engineer(m/w/x)
Full-timeRemoteNot specifiedMünchen, Gütersloh - Computacenter
Data Engineer(m/w/x)
Full-timeWith HomeofficeExperiencedBerlin, Hamburg, München, Köln, Frankfurt am Main, Düsseldorf, Stuttgart, Dortmund, Essen, Hannover - Alexander Thamm GmbH
Principal Data Engineer(m/w/x)
Full-timeRemoteSeniorMünchen, Frankfurt am Main, Berlin, Leipzig, Stuttgart, Essen, Nürnberg - appliedAI Initiative GmbH
AI Engineer - Focus: Software Engineering(m/w/x)
Full-timeWith HomeofficeExperiencedHeilbronn, München
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Requirements
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- Fortgeschrittenes SQL
- Praxiserfahrung mit dbt, Apache Spark, Airflow oder vergleichbaren Frameworks
- MLops-Erfahrung: Modell-Deployment, MLflow, CI/CD für ML-Pipelines
- Kenntnisse in LLM-Frameworks (LangChain, LlamaIndex, OpenAI API)
- Kenntnisse in Vektordatenbanken (Pinecone, pgvector o.Ä.)
- Cloud-Erfahrung auf AWS
- Sicherer Umgang mit Docker und Terraform
- Erfahrung mit Kafka, Kubernetes oder Streaming-Architekturen
- Relevante Zertifizierungen (AWS Certified Data Engineer, Databricks, Google Professional Data Engineer)
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Tasks
- Datenpipelines und AI-Systeme bauen und betreiben
- Skalierbare ETL/ELT-Pipelines entwerfen
- Databricks-basierte Dateninfrastruktur verantworten
- Streaming-Szenarien mit Apache Kafka implementieren
- Feature Pipelines entwickeln
- CI/CD-Prozesse für ML-Modelle bauen
- Modelle produktionsreif deployen
- Modelle in Produktion überwachen
- Retrieval-Augmented-Generation-Systeme bauen
- LLMs mit internen Wissensdatenbanken integrieren
- Retrieval-Qualität optimieren
- AI/Data-Stack auf AWS betreiben
- Terraform für Infrastructure as Code nutzen
- Workloads mit Docker & Kubernetes containerisieren
- Geschäftsanforderungen in technische Lösungen übersetzen
- Data Scientists zur Produktionsfähigkeit beraten
- Datenprodukte sowie AI-Komponenten dokumentieren
Education
- Bachelor's degree
Languages
- English – Advanced
Tools & Technologies
- Python
- PySpark
- FastAPI
- Pandas
- SQL
- dbt
- Apache Spark
- Airflow
- MLflow
- LangChain
- LlamaIndex
- OpenAI API
- Pinecone
- pgvector
- AWS
- Docker
- Terraform
- Kafka
- Kubernetes
Benefits
More Vacation Days
- 30 Tage Urlaub
Flexible Working
- Flexible Arbeitszeitmodelle
- Hybrides Arbeiten
Modern Equipment
- Freie Systemauswahl
Workation & Sabbatical
- Sabbaticals
- Working abroad
Company Bike
- Bikeleasing
Corporate Discounts
- Corporate Benefits
Free or Subsidized Food
- Kantinenzuschuss
Retirement Plans
- Betriebliche Altersvorsorge
Team Events
- Firmenevents
Informal Culture
- Flache Hierarchien
- Transparente, agile Unternehmenskultur
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About the Company
ippen.ai
Industry
Media
Description
ippen.ai ist die Technologie-Einheit von IPPEN.MEDIA und Vorreiter in der Integration von Agentic AI im Redaktionsalltag zur Qualitätssicherung und Produktivitätssteigerung.
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