Was du bei uns bewegen kannst Gemeinsam mit deinem agilen, cross-funktionalen Projektteam hilfst du unseren Kunden aus unterschiedlichen Branchen, ihre Daten nutzbar zu machen.Dein Job beginnt nicht erst mit der Entwicklung von Datenprojekten: Du stimmst dich eng mit unseren Kunden ab und berätst sie in Bezug auf die technische Machbarkeit und die konkrete Umsetzung ihrer digitalen Innovationen.Als Data Engineer* / Machine Learning Engineer* gestaltest du das Fundament für spätere Analysen sowie data-driven Services und entwickelst skalierbare, robuste und wartbare Architekturen. Du konzipierst und implementierst Datenplattformen, Datenverarbeitungsprozesse und Daten-Services als hochskalierbare, verteilte Systeme in der Cloud, on premise oder hybrid. Du bist Expert:in für die Ende-zu-Ende-Integration von Daten-/ETL-Pipelines und das Deployment von Machine-Learning-Modellen bis hin zur Bereitstellung der Ergebnisse innerhalb bestehender IT-Systeme. In unseren Projekten verwenden wir häufig folgende Technologien: Python, SQL, JavaRelationale und NoSQL-DatenbankenFlask oder FastAPIDatabricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake AWS, GCP, AzureDocker, Kubernetes Intern wie extern kannst du dich bei uns auf vielfältige Art einbringen: Deinen anfangs gewählten Schwerpunkt kannst du jederzeit verlagern. Wer gut zu uns passen würde Du hast ein abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder in einem vergleichbaren Studiengang und idealerweise auch schon erste Erfahrung mit einer oder mehreren der oben genannten Technologien gesammelt.In der schnelllebigen Data & AI Tooling-Landschaft behältst du den Überblick. Du begeisterst dich dafür, neueste ML-Lösungen lauffähig in den Praxisbetrieb unserer Kunden zu implementieren und scheust nicht davor, Aufgaben in Infrastruktur, Backend oder Frontend zu übernehmen. Dein langfristiges Ziel ist es, Expert:in für Datenarchitekturen und -modellierung in mindestens einer Cloud zu werden.Du hast den Anspruch, dich in neue Technologien einzuarbeiten und sie in Bezug auf den Projekteinsatz zu prüfen. Dein Wissen teilst du gern mit deinen Kolleg:innen.Du kannst gut priorisieren und hast ein Gespür für die richtige Balance zwischen Pragmatismus und Perfektionismus.Du hast ausgezeichnete kommunikative Fähigkeiten und bringst sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift mit.