Senior Data Engineer* / Machine Learning Engineer*
Free to start · No card · 5 credits the moment you sign up
Job description
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 Senior 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 premises 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.
Als Architect oder Technical Lead bist du verantwortlich für die Auswahl und Implementierung geeigneter Technologien, die Sicherstellung der Datenintegrität und -sicherheit, sowie für die effektive Zusammenarbeit mit anderen Teams und Stakeholdern, um die Kundenziele durch datenbasierte Lösungen zu erreichen.
In unseren Projekten verwenden wir häufig folgende Technologien:
Python, SQL, Java
Relationale und NoSQL-Datenbanken
FastAPI, Flask
Databricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake
AWS, GCP, Azure
Docker, Kubernetes
Intern wie extern kannst du dich bei uns auf vielfältige Art einbringen: Deinen anfangs gewählten technologischen Schwerpunkt kannst du jederzeit verlagern. Als erfahrener Engineer hast du außerdem die Möglichkeit, jüngere Kolleg:innen durch Mentoring zu unterstützen.
Requirements
Wer gut zu uns passen würde
Du hast ein abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder in einem vergleichbaren Studiengang und bringst bereits mehrere Jahre Berufserfahrung und fundierte Kenntnisse in einem Großteil der oben genannten Technologien mit.
Du hast bereits mehrfach größere Datenarchitekturen oder Datenservices in der Cloud aufgebaut.
Neben deinem Projektalltag bringst du dich aktiv in Kundengespräche ein und überzeugst von unseren Kompetenzen und Lösungen. Darüber hinaus hast du Freude daran, Themen nach außen sichtbar zu machen (Blog, Talks, LinkedIn, Konferenzen) und unser Offering gemeinsam mit uns weiterzuentwickeln.
In der schnelllebigen AI & Data Tooling-Landschaft behältst du den Überblick. Du weißt neue Technologien einzuordnen und sinnvoll sowie effizient in bestehende oder neu aufzubauende Datenservices zu integrieren.
Du fühlst dich wohl dabei, die Verantwortung für die Gestaltung und Umsetzung der Datenarchitektur oder für die technische Leitung von Entwicklungsprojekten zu tragen. Du hast Spaß daran, dein Wissen an weniger erfahrene Kolleg:innen weiterzugeben und sie fachlich zu fördern.
Komplexe technische wie nicht-technische Inhalte vermittelst du zielgruppengerecht. Dabei sprichst du die Sprache der Entwickler:innen genauso wie die von nicht-technischen Ansprechpartner:innen.
Dank deiner Empathie für Kundenbedürfnisse, einem guten Gespür für Organisationen und Stakeholder-Konstellationen baust du bei unseren Kunden vertrauensvolle Beziehungen auf.
Sehr gute Deutschkenntnisse sind Voraussetzung (mind. Level C1), gute Englischkenntnisse runden dein Profil ab.
Originally posted on Himalayas
Prepare your application
Use the description above to assess your fit for inovex GmbH. This checklist is guidance from Resumize, rather than additional requirements from the employer. Imported listings can be shortened or change after collection, so confirm the complete description and current availability before sending an application.
Match requirements to evidence
Identify the responsibilities and skills the employer explicitly names. For each important requirement, choose one example from your work, education, training, or projects. Explain what you did, how you did it, and what changed as a result. Include a measurable outcome when you can support it. If you lack a requirement, describe related experience accurately instead of adding an unfamiliar skill to your resume.
Put the most relevant examples near the top of your resume. Keep job titles, dates, qualifications, and contact details consistent across your application materials. Use the employer’s terminology when it describes your experience accurately; a copied list of keywords does not explain your contribution. A short, specific bullet is easier to review than a paragraph that mixes several unrelated duties.
Check the working arrangement
Confirm the location, schedule, employment type, and any eligibility requirements on the employer’s site. A remote label does not establish worldwide eligibility or flexible hours. If compensation, benefits, equipment, travel, or contract duration are missing from this listing, write down your questions for the recruiter. Do not assume details from another opening at the same company apply to this role.
Review before submitting
Follow the employer’s requested file format and application instructions. Open your exported resume and check that its text is selectable, its sections read in order, and its links work. Proofread names, dates, and contact information. Share confidential work samples only when you have permission, and use an anonymized example when necessary.
Submit through a trusted employer or recruiting destination. If the original listing has disappeared, search the employer’s careers page for the title rather than assuming the vacancy remains open. Save the application date, job reference, and the version of your resume you sent. Those details help you prepare for a later conversation and avoid submitting conflicting information through several job boards.
Review your resume for writing and readability feedback, or browse other openings if this opportunity is unavailable.