Data Science Engineer (m/w/d)

Für ein spannendes Digital-Projekt in der MICE-Branche sucht unser Kunde eine engagierte Persönlichkeit, die bereit ist, innovative Ideen zu entwickeln und die Zukunft der Branche aktiv mitzugestalten. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Entwicklung und den Betrieb der Dateninfrastruktur. Sie erstellen robuste Datenpipelines, die Informationen aus verschiedenen Quellen in ein sicheres und zuverlässiges Data Warehouse überführen, wobei Sie die Qualität, Konsistenz und Verfügbarkeit der Daten sicherstellen. Darüber hinaus entwickeln Sie Modelle für Predictive Analytics und perspektivisch auch für Prescriptive Analytics, um datengetriebene Entscheidungen im Unternehmen zu fördern. Sie werden AI im Arbeitsalltag nutzbar machen, indem Sie interne Tools, Dashboards und Integrationen erstellen, die es auch nicht-technischen Teams ermöglichen, von datenbasierten Insights zu profitieren. Ihre Aufgaben umfassen zudem die Identifizierung von Automatisierungspotenzialen und die Planung sowie Priorisierung von Projekten zur aktiven Förderung der AI-Transformation. Dabei betreuen Sie die Infrastruktur mit einem Fokus auf Stabilität, Kostenbewusstsein und Skalierbarkeit und treffen pragmatische Technologieentscheidungen. In einem teamorientierten Arbeitsumfeld haben Sie die Möglichkeit, kreativ zu sein und Verantwortung zu übernehmen, während Sie sich kontinuierlich persönlich und fachlich weiterentwickeln können.

Der ideale Kandidat bringt 4 bis 7 Jahre Erfahrung im Data Engineering oder Machine Learning Engineering mit, idealerweise in einer vergleichbaren Rolle, in der produktive Daten- und ML-Systeme aufgebaut wurden. Sie sollten in der Lage sein, strukturierten und zuverlässigen Code zu schreiben und dabei an skalierbaren Systemen zu denken. Vertrautheit mit Python ist erforderlich, ebenso wie ein umfassendes Verständnis des gesamten Machine Learning Lifecycles, von der Datenaufbereitung über Feature Engineering bis hin zu Deployment, Monitoring und Iteration. Sie sollten sicher im Umgang mit Datenbanken wie PostgreSQL sein, Datenmodelle entwerfen und komplexe Queries schreiben können. Erfahrung mit LLM APIs sowie Kenntnisse in Linux, Deployment und CI/CD sind ebenfalls wichtig. Persönlich sollten Sie selbstständig arbeiten, unternehmerisch denken und in der Lage sein, technische Inhalte verständlich zu erklären. Teamarbeit und Kommunikation sind entscheidend, da Sie häufig mit nicht-technischen Teams zusammenarbeiten werden, sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch.