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inovex GmbH
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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:
Databricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake
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.
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
Start with a role or skill you want to use in your next job. Use the location and role filters to narrow the results, then open a listing to review the description. A title alone rarely explains the level of responsibility, working arrangement, or experience a team needs. Compare those details before deciding which opportunities deserve a tailored application.
Employers use different titles for similar work. If an exact phrase produces no results, try a shorter title, a core skill, or an alternative name for the role. Remove one filter at a time to understand which requirement is narrowing your search. A broader search can reveal suitable work without asking you to change your actual qualifications.
For each promising listing, read the responsibilities and separate essential requirements from preferences. Note the location, schedule, employment type, and compensation when provided. Missing details are questions to confirm with the employer. A remote opening may still require a particular country, work authorization, or time-zone overlap, so check the full posting before treating it as a location-independent opportunity.
Choose a few examples that demonstrate the skills this employer names. Explain your contribution and its outcome, using accurate numbers where available. Put the most relevant experience first and keep your resume easy to scan. Avoid adding technologies, qualifications, or achievements simply because they appear in a description. Your application should make your existing strengths easier to understand.
Follow the employer’s instructions for resumes, cover letters, work samples, and screening questions. Review the exported file before submitting it: confirm that contact details are correct, text can be selected, and links reach the intended pages. A resume check can help you spot unclear writing before you apply. Its feedback is advisory and does not predict a hiring decision.
Listings are collected from external sources and may change after they appear here. The employer or recruiting destination controls whether applications are open. If an original link is unavailable, check the company’s careers page for the title or move to another opening. An employer website link is a place to check current vacancies, rather than confirmation that a particular job is still accepting applications.
Keep a simple record of the company, role, job reference, application date, and documents you sent. Record any follow-up instructions and the next action you plan to take. This makes it easier to prepare for interviews, compare opportunities, and avoid applying repeatedly to the same opening through different boards. Review your shortlist as employers update their listings and prioritize opportunities with clear requirements that match the work you want to do.