
Für ein neues Digital-Projekt in der MICE-Branche suchen wir Dich: eine Persönlichkeit, die Lust hat, mit uns Dinge neu zu denken, Ideen Realität werden zu lassen und die Zukunft unserer Branche aktiv mitzugestalten.
Dateninfrastruktur & Skalierung: Du entwickelst und verantwortest unsere Dateninfrastruktur. Du baust robuste Pipelines, die Daten aus verschiedenen Quellen in ein sauberes, zuverlässiges Data Warehouse überführen und stellst Qualität, Konsistenz und Verfügbarkeit sicher.
Machine Learning & AI-Entwicklung: Du entwickelst Modelle für Predictive und perspektivisch Prescriptive Analytics. Dein Ziel ist es, datengetriebene Entscheidungen im Unternehmen zu ermöglichen und kontinuierlich weiterzuentwickeln.
AI-Integration & Tools: Du machst AI im Alltag nutzbar, indem Du interne Tools, Dashboards und Integrationen entwickelst. So stellst Du sicher, dass auch nicht-technische Teams von datenbasierten Insights profitieren können.
• Automatisierung & Roadmap: Du identifizierst Potenziale für AI, Automatisierung und den Einsatz von AI Agents im gesamten Unternehmen. Du planst und priorisierst Projekte und treibst unsere AI-Transformation aktiv voran – von Entscheidungsunterstützung über intelligente Agenten bis hin zu teilautomatisierten Prozessen.
Systembetrieb & Weiterentwicklung: Du betreust unsere Infrastruktur mit Fokus auf Stabilität, Kostenbewusstsein und Skalierbarkeit. Dabei triffst Du pragmatische Technologieentscheidungen und vermeidest unnötige Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern.
Bisherige Berufserfahrung & fundierte Ausbildung: Du hast 4–7 Jahre Erfahrung im Data Engineering, Machine Learning Engineering oder in einer vergleichbaren Rolle, in der Du produktive Daten- und ML-Systeme aufgebaut hast.
Codequalität & Skalierbarkeit: Du schreibst strukturierten, zuverlässigen Code und denkst dabei in skalierbaren Systemen. Python ist Dir vertraut, wichtiger ist uns jedoch Dein ganzheitlicher Blick auf stabile Softwarearchitekturen.
ML-Lifecycle & Praxiserfahrung: Du kennst dich im gesamten Machine Learning Lifecycle aus – von Datenaufbereitung über Feature Engineering bis hin zu Deployment, Monitoring und Iteration – und hast bereits produktive Anwendungen umgesetzt.
Datenbanken & Pipelines: Du bist sicher im Umgang mit Datenbanken wie PostgreSQL, entwirfst Datenmodelle, schreibst komplexe Queries und entwickelst stabile ETL-Prozesse.
AI-Tools & Infrastruktur: Du hast Erfahrung mit LLM APIs und weißt, wie man diese effizient für strukturierte Anwendungsfälle einsetzt. Zudem bringst Du Kenntnisse in Linux, Deployment und CI/CD mit.
Eigenverantwortung & Kommunikation: Du arbeitest selbstständig, denkst unternehmerisch und treibst Themen aktiv voran. Gleichzeitig kannst Du technische Inhalte verständlich erklären und arbeitest gerne mit nicht-technischen Teams zusammen – auf Deutsch oder Englisch.

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