Data Engineer Digital Technologies / (Gen)AI (m/w/d)

Rolle und Aufgaben

• Sie sind ein wichtiger Teil des (Gen-)AI-Umsetzungsteams, wirken in strategischen (Gen-)AI-Projekten mit und bereiten große strukturierte, semi- und unstrukturierte Datenmengen auf, um diese für (Gen-)AI-Lösungen nutzbar zu machen
• Sie designen und implementieren skalierbare Data Pipelines (Batch/Streaming) mit modernen Technologien - z.B. Python, PySpark, SQL - und integrieren Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen - z.B. operative Systeme, Datenbanken, APIs, externe Datenquellen
• Sie entwickeln robuste ETL-/ELT-Strecken, automatisieren diese z.B. mit Kubernetes, Azure CosmosDB, Databricks, DLT /DBT o.Ä. und stellen sicher, dass Daten qualitätsgesichert, versioniert und reproduzierbar bereitstehen
• Sie beteiligen sich an der Produktivsetzung und Betrieb von Machine Learning- und (Gen-)AI-Lösungen (MLOps) mit Fokus Use Cases basierend auf strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten – inklusive der Integration von (Gen)AI-Applikationen und -Prozessen (z.B. MLFlow) – und beraten operative Einheiten zur Nutzung der Arbeitsergebnisse, insbesondere bei der Erst- und Weiterentwicklung von Machine-Learning und (Gen-)AI Anwendungen
• Sie arbeiten eng mit zahlreichen Stakeholdern wie der IT, Fachbereichen, internationalen Standorten usw. in agilen, interdisziplinären Teams zusammen, um gemeinsam effektive und produktive (Gen)AI-Lösungen umzusetzen

Profil und Qualifikationen

• Abgeschlossenes Hochschulstudium in Naturwissenschaften, (angewandter) Mathematik, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten Bereich
• Fundierte Kenntnisse und Erfahrungen in Datenmodellierung und -visualisierung mit einem starken Fokus auf skalierbaren Datenmanagementkonzepten – inklusive Erfahrung mit standardisierten ETL-Strecken und Data Pipelines – inklusive praktische Erfahrung in der Produktivsetzung dieser sowie MLOps
• Fundierte Kenntnisse in einer oder mehrerer Programmier-, Skript-, und Datenbanksprachen (z.B. Python, spark, SQL) sowie Erfahrung mit Versionsverwaltungssystemen (GitHub) – inklusive Erfahrungen in Cloud-Technologien (z.B. Azure, AWS)
• Innovationsbereitschaft und proaktive Arbeitsweise, gepaart mit der Fähigkeit zu vernetztem Denken und Handeln, um die Basis für die Entwicklung und Produktivsetzung von (Gen-)AI- und LLM-Technologien zu setzen
• Vorzugsweise Branchenkenntnisse der Versicherungswirtschaft, verhandlungssichere Sprachkenntnisse in Deutsch (C1) und Englisch (B2 / C1) sowie Bereitschaft zur Reisetätigkeit

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