Semantic Data Engineer (m/w/d)

Das Unternehmen ist seit über 30 Jahren ein führender Akteur im Bereich Technologie und Innovation. Mit einem Team von mehr als 400 Expert:innen aus verschiedenen Ländern unterstützt der Arbeitgeber seine Kunden dabei, sich im digitalen Zeitalter zurechtzufinden und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. In der Rolle des Semantic Data Engineers sind Sie verantwortlich für den Aufbau und die Pflege von Datenplattformen, die Unternehmenswissen aus unterschiedlichen Quellen strukturiert und semantisch verknüpft. Sie arbeiten an der Schnittstelle von Data Engineering, Knowledge Graphs und moderner AI-Infrastruktur, um komplexe Daten in wertvolle Informationen umzuwandeln. Ihr Arbeitsumfeld ist geprägt von Eigeninitiative und der Möglichkeit, neue Technologien kontinuierlich weiterzuentwickeln. Zu Ihren Aufgaben gehört die Konzeption, der Aufbau und die Wartung von Datenplattformen, die Entwicklung effizienter Datenpipelines sowie die Sicherstellung von Datenqualität und Konsistenz. Sie haben die Möglichkeit, in einem dynamischen, projektgetriebenen Umfeld zu arbeiten, das sich auf AI und moderne Datenplattformen konzentriert. Ihre Rolle bietet Ihnen die Chance, aktiv an der Gestaltung der digitalen Zukunft mitzuwirken und Ihre Ideen in einem kreativen Team einzubringen.

Der ideale Kandidat bringt einschlägige Berufserfahrung im Bereich Data Engineering mit und hat fundierte Kenntnisse in der Nutzung von Azure Data Factory, Azure Databricks und anderen relevanten Microsoft-Technologien. Eine Leidenschaft für die neuesten Entwicklungen im Bereich Data und AI ist ebenso wichtig wie die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Sie sollten sicher im Umgang mit Programmiersprachen wie Python, SQL, PySpark und SparkSQL sein. Erfahrung in der Kundenberatung, Projektleitung und im Stakeholdermanagement ist von Vorteil. Zudem sind starke Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch erforderlich, um effektiv mit Teammitgliedern und Kunden zu interagieren. Idealerweise haben Sie auch Kenntnisse in der Verarbeitung und Strukturierung von Dokumenten sowie erste Erfahrungen mit NLP, Knowledge Graphs oder Vector-Datenbanken. Zusätzliche Kenntnisse in agilen Arbeitsmethoden, DevOps und Tools wie Azure DevOps Boards oder JIRA sind ein Plus.