Werde Teil einer internationalen Unternehmensberatung, die ihre Kunden auf dem Weg der strategischen Transformation unterstützt. Wavestone bietet ein Umfeld voller Möglichkeiten, um gemeinsam Herausforderungen von heute in Lösungen von morgen zu verwandeln.
Deine Aufgaben
Wir entwickeln moderne Datenplattformen, Data Engineering Lösungen und AI-ready Architekturen. Damit schaffen wir die Grundlage dafür, dass Kunden Daten zuverlässig nutzen, AI-Lösungen produktiv einsetzen und datengetriebene Entscheidungen skalierbar in ihre Geschäftsprozesse integrieren können.
- Du konzipierst und implementierst moderne Datenplattformen und Data Engineering Lösungen von Data Pipelines über Lakehouse Architekturen bis hin zu semantischen Datenmodellen und Data Products für Analytics-, AI- und GenAI-Anwendungsfälle.
- Du verbindest Data Engineering mit AI Engineering, insbesondere für RAG-Architekturen, Conversational BI, AI-gestützte Datenprodukte und LLM-basierte Anwendungen.
- Du entwickelst und integrierst Agenten oder agentische Komponenten im Data Engineering Kontext, zum Beispiel für Pipeline Entwicklung, Datenqualität, Automatisierung, Monitoring oder Self-Service-Analytics.
- Du nutzt moderne Cloud- und Datenplattformen wie Microsoft Azure, Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake oder dbt, um skalierbare Data- und AI-Lösungen umzusetzen.
- Du gestaltest End-to-End-Architekturen von der Datenquelle über Integration, Transformation, Governance und Qualitätssicherung bis zur Nutzung durch AI-, BI- oder Fachbereichsanwendungen.
- Du unterstützt Kunden bei Toolauswahl, Zielarchitektur, Migrationspfaden, Plattformmodernisierung und der Integration von AI in ihre Datenstrategie.
- Du übernimmst Verantwortung für Teilprojekte und stellst eine pragmatische, technisch saubere und kundennutzenorientierte Umsetzung sicher.
- Du unterstützt die Weiterentwicklung des Data & AI Portfolios durch Best Practices, wiederverwendbare Assets, technische Standards und Impulse für AI Data Engineering.
Dein Profil
- Du verfügst über mindestens vier Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Engineering, Cloud Data Platforms oder Data & AI Consulting, idealerweise in einem Beratungs- oder Projektumfeld.
- Du hast Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von Data Pipelines, Datenmodellen, Lakehouse- oder Cloud-Data-Warehouse-Architekturen.
- Du bist sicher in SQL und Python oder PySpark und bringst praktische Erfahrung mit ETL/ELT, APIs, Datenqualität, CI/CD oder Infrastructure as Code mit.
- Du kennst moderne Plattformen und Tools wie Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Azure Synapse, Databricks, Snowflake, dbt, Power BI oder Power Platform.
- Du verstehst, wie moderne Datenplattformen als Grundlage für AI-, GenAI- und Analytics-Lösungen aufgebaut werden. Idealerweise hast Du praktische Erfahrung mit LLM-basierten Anwendungen, RAG, Agentic AI, Azure AI Foundry oder MLOps/LLMOps gesammelt.
- Du verstehst architektonische Zusammenhänge und kannst Brücken zwischen Datenplattform, Fachbereich, AI-Use-Cases und operativem Betrieb schlagen.
- Du arbeitest strukturiert und pragmatisch, kommunizierst sicher mit Kunden und Stakeholdern und bringst technische Themen verständlich auf den Punkt.
- Du kommunizierst sehr gut auf Deutsch mindestens C1 und Englisch und bist offen für Reisen zu Kunden.
Deine Benefits
- Your career, your way: Personal Growth Model, Coaching & Leading-Ansatz, Academy, Weiterbildungen, Zertifizierungskurse, AI Upskilling und individuelles Coaching.
- Karriere & Privatleben: Mobile Work Policy, Arbeit von zuhause oder aus Büros in Deutschland, Mobile Work Abroad bis zu 50 Tage im Jahr, 30 Tage Jahresurlaub und Sabbatical-Optionen.
- Mobilität nach Maß: Monatliches Mobilitätsbudget mit Fokus auf nachhaltige Verkehrsmittel.
- Wert-volle Unternehmenskultur: Werteorientierte Kultur, Powerdays, Netzwerke, Mitarbeiterbefragungen, Firmenevents, Fitnessgruppen und Corporate Benefits.
- Vergütung & monetäre Vergünstigungen: Faire Gehälter mit fixem und leistungsbasiertem Anteil, EGYM Wellpass, Corporate Shopping-Rabatte und Employee Stock Ownership Plan.
Vollzeit
Datenbanken & Data Warehouse