(Senior) Data und AI Engineer (m/w/d)

Unser Kunde ist eine der führenden Investmentfondsgesellschaften, die sich durch herausragende Expertise im Asset Management auszeichnet. Das Unternehmen bietet Privatpersonen sowie institutionellen Kunden seit vielen Jahren zukunftssichere Anlagelösungen. Die Kultur ist geprägt von einem hohen Leistungsanspruch und einem partnerschaftlichen Miteinander. In einem vielfältigen Arbeitsumfeld wird Wert auf die Individualität jedes Mitarbeitenden gelegt. Der Arbeitgeber sucht zur Verstärkung seines engagierten IT-Teams einen Data und AI Engineer. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für den Aufbau und die Automatisierung von Data Pipelines, die als Grundlage für innovative KI-Use-Cases im Kundenservice dienen. Zu Ihren Hauptaufgaben gehört die Weiterentwicklung der Plattformen für den Kundenservice sowie die Unterstützung beim Aufbau eines Data Lakehouse und Datahubs. Sie gestalten die Anbindung von Quellsystemen, transformieren Daten und sichern die Qualität und Konsistenz der Daten. Zudem arbeiten Sie eng mit verschiedenen IT-Teams und Fachbereichen zusammen, um moderne Tools auszuwählen und anzupassen. Ihr Engagement und Ihre Expertise im Bereich Künstliche Intelligenz helfen dabei, spezifische Technologien von der Prototypenphase bis zur Produktion zu entwickeln und Optimierungspotenziale zu analysieren. Der Arbeitgeber bietet Ihnen die Möglichkeit, aktiv den Wandel im Unternehmen mitzugestalten und innovative Lösungen in einem agilen Umfeld zu entwickeln.

Der ideale Kandidat bringt umfassende Erfahrung in der Datenintegration, Datenaufbereitung und -analyse mit, insbesondere im Aufbau und der Automatisierung von Data Pipelines sowie im Umgang mit Data Lakehouses und Datahubs. Fundierte Kenntnisse in KI-Methoden wie Machine Learning und Deep Learning sind erforderlich, ebenso wie ein sicherer Umgang mit Python oder ähnlichen Programmiersprachen. Idealerweise haben Sie Erfahrung mit generativer und agentischer KI, um innovative KI-Use-Cases von der Idee bis zur Umsetzung zu begleiten. Kenntnisse in Cloud-Plattformen wie Azure oder AWS sind von Vorteil, um moderne Daten- und KI-Infrastrukturen effizient zu betreuen. Eine strukturierte, selbstständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise ist notwendig, um Projekte erfolgreich von der Prototypenphase bis zur Produktion zu begleiten. Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten sind wichtig, um komplexe technische Sachverhalte verständlich zu erklären und bereichsübergreifend mit IT-Teams, Data Scientists und Produktmanagern zusammenzuarbeiten. Das Unternehmen schätzt Vielfalt und begrüßt Talente mit unterschiedlichen Bildungshintergründen und Arbeitserfahrungen.