Technische Konzeption und verantwortliche Umsetzung von Integrations- und Datenlösungen von der noch unscharfen Anforderung über Architekturentscheidungen und Entwicklung bis zum stabilen Betrieb
Entwicklung und Betrieb von wieder verwendbaren Konnektoren sowie API-, Event- und Tool-Anbindungen für Fachsysteme, Datenquellen und KI-Anwendungen
Gestaltung des Knowledge Gateways unserer AI Platform sowie Verantwortung für Retrieval, Indexierung und die technische Zugriffsschicht (inkl. z.B. Berechtigungsarchitektur) für Wissensbestände
Entwicklung von robusten, auch event-getriebenen Datenpipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten, Nutzung von KI-Verfahren zur Informationsgewinnung mit kontinuierlicher Qualitätsüberwachung und Unterstützung von Fach-Teams bei der Integration in Anwendungen
Erstellung von technischen Grundlagen für Daten- und Wissensmodelle sowie Etablierung von Integrationsverträgen, Metadaten und Data Lineage
Verantwortung für die Sicherstellung eines stabilen Betriebs sowie kontinuierliche Verbesserung von Qualität, Sicherheit und Performance in enger Zusammenarbeit mit den Stakeholdern (Architektur- und DevOps Team, Security, Datenschutz, Fachbereich)
Abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich der Informatik, Naturwissenschaften oder vergleichbare Studienrichtung
Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering oder in der Softwareentwicklung sowie Erfahrung mit produktiv betriebenen Daten-, Automatisierungs- oder Anwendungslösungen
Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung in der Entwicklung von modularer, testbarer Software
Sicherer Umgang mit SQL und REST-Schnittstellen sowie Erfahrung bei der Integration von Daten und Systemen in Anwendungen und Plattformen; Kenntnisse des Model Context Protocols (MCP) und von Schnittstellen für KI- und Agentensysteme sind von Vorteil
Erfahrung mit NLP, Machine Learning oder generativer KI, insbesondere im Umfeld von Suche oder Retrieval-Augmented Generation
Kenntnisse in Datenmodellierung, Datenqualität und ereignisgesteuerter Datenverarbeitung, beispielsweise mit Messaging- oder Event-Streaming-Technologien
Erfahrung mit Cloud- oder lokalen Plattformumgebungen, beispielsweise Microsoft Azure, Databricks oder Kubernetes, sowie mit Git, CI/CD, Tests, Containerisierung, Logging und Monitoring
Fähigkeit, technische Anforderungen gemeinsam mit Architektur, IT-Betrieb, Fachbereichen und Anwendungsteams zu konkretisieren, wiederverwendbare Lösungen zu entwickeln und Verbesserungspotenziale eigenständig voranzutreiben
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Verfügbarkeit und Ausgestaltung der Benefits können je nach Standort und Tätigkeitsbereich variieren.
