Data Engineer – GenAI Platform Integration (m/w/d)

Kurzfassung der Stelle

Titel: Data Engineer – GenAI Platform Integration (m/w/d)
Unternehmen: Data Reply (Teil der Reply‑Gruppe)
Standort: Hybrid (Remote + Office + Kundeneinsatz) – deutschlandweit

Aufgaben	Was wird erwartet?
Daten‑Integration	Unternehmensdaten sicher in Generative‑AI‑ und AI‑Plattformen (Azure OpenAI, AWS SageMaker, Vertex AI) einbinden.
Analyse & Architektur	Datenquellen prüfen, Datenarchitekturen für konkrete AI‑Use‑Cases konzipieren.
Pipeline‑Entwicklung	Skalierbare ETL/ELT‑Pipelines & Transformations‑Workloads für ML‑ und GenAI‑Modelle bauen.
Compliance	Datenschutz (DSGVO), IT‑Security und sichere Datenverarbeitung gewährleisten.
Monitoring & Observability	Konzepte für Monitoring, Logging & Alerting von AI‑Workloads etablieren.
Team‑Collaboration	Enge Abstimmung mit internen und externen Daten‑/Backend‑Teams, Qualitätssicherung.
Dokumentation & Übergabe	Lösungen dokumentieren, Wissen für den operativen Betrieb transferieren.

---

Benefits (Was Sie bei Data Reply erwartet)

Benefit	Beschreibung
Buddy‑Programm	Persönlicher Mentor unterstützt beim Onboarding und sorgt für einen lockeren Einstieg.
Hybrides Arbeiten	Flexible Kombination aus Home‑Office, Büro‑ und Kundeneinsatz.
Innovation & Vielfalt	Projekte in verschiedensten Branchen (branchenübergreifend, deutschlandweit).
Best‑Employer‑Auszeichnungen	Mehrfach ausgezeichnetes Arbeitgeber‑Image innerhalb des Reply‑Netzwerks.
Modernes Arbeitsumfeld	Top‑Hardware nach Wahl, flache Hierarchien, internationale & familiäre Atmosphäre.

---

Qualifikationen (Was Sie mitbringen sollten)

Anforderung	Details
Studium	Informatik, Engineering, Data Science o. Ä. (abgeschlossen).
Berufserfahrung	2‑5 Jahre in Data Engineering, MLOps oder AI‑Plattformen.
Programmiersprachen	Sehr gute Python‑Kenntnisse; Erfahrung mit PyTorch/TensorFlow von Vorteil.
Daten‑Engineering	ETL/ELT, Datenmodellierung, Pipeline‑Tools (Airflow, Prefect, Dagster, etc.).
Cloud‑Kompetenz	Praxis mit Azure, AWS oder Google Cloud (IAM, Storage, Serverless, etc.).
AI‑Services	Integration von LLMs/GenAI‑Services (Azure OpenAI, SageMaker, Vertex AI).
Sprachen	Fließend Deutsch + Englisch (schriftlich & mündlich).
Soft Skills	Kunden‑ und Stakeholder‑Kommunikation, Team‑player, proaktive Problemlösung.

---

Tipps für Ihre Bewerbung

1. Anschreiben personalisieren

   • Beginnen Sie mit einer kurzen, prägnanten Motivation, warum Sie gerade bei Data Reply im GenAI‑Umfeld arbeiten wollen.
   • Verknüpfen Sie konkrete Projekte aus Ihrem Lebenslauf mit den genannten Aufgaben (z. B. „Entwicklung einer skalierbaren Datenpipeline für LLM‑Fine‑Tuning auf Azure OpenAI“).

2. Lebenslauf fokussieren

   • Technische Skills: Python, Airflow/Prefect, Cloud‑Services (z. B. Azure Data Factory, AWS Glue), MLOps‑Tools (Kubeflow, MLflow).
   • Projekte: Beschreiben Sie 2‑3 relevante Projekte (Problem, Lösung, Ergebnis, eingesetzte Technologien).
   • Compliance: Erwähnen Sie Erfahrung mit DSGVO‑konformen Datenprozessen, wenn vorhanden.

3. Portfolio / GitHub

   • Zeigen Sie Code‑Beispiele von ETL‑Pipelines, CI/CD‑Setups für ML‑Modelle oder Demo‑Notebooks, die GenAI‑Integrationen demonstrieren.

4. Soft‑Skills betonen

   • Kundenkontakt, interdisziplinäre Zusammenarbeit, Dokumentation und Wissenstransfer – alles Schlüsselkompetenzen für die Rolle.

5. Sprachkenntnisse

   • Geben Sie das Niveau (C1/C2) für Deutsch und Englisch an; ggf. Zertifikate beifügen.

6. Referenzen

   • Falls möglich, kurze Statements von ehemaligen Vorgesetzten oder Kunden, die Ihre Arbeit an AI‑ und Data‑Projekten bestätigen.

---

Beispiel‑Anschreiben (Deutsch)

[Ihr Name]
[Adresse] – [Telefon] – [E‑Mail] – [LinkedIn / GitHub]

Data Reply – Recruiting Team
[Adresse des Unternehmens]

Betreff: Bewerbung als Data Engineer – GenAI Platform Integration (m/w/d)

Sehr geehrte Damen und Herren,

mit großer Begeisterung habe ich Ihre Stellenausschreibung für die Position Data Engineer – GenAI Platform Integration gelesen. Als leidenschaftlicher Data Engineer mit über 3 Jahren Erfahrung in der Konzeption und dem Betrieb skalierbarer Datenpipelines auf Azure und AWS, sowie in der Integration von Large Language Models (z. B. Azure OpenAI), sehe ich mich als idealen Kandidaten, um Ihre Kunden bei der Realisierung zukunftsweisender AI‑Use‑Cases zu unterstützen.

Relevante Highlights meiner bisherigen Tätigkeit:

• End‑to‑End‑Pipeline für ein Finanz‑Kundenprojekt entwickelt: Daten aus SAP, Snowflake und Kafka wurden mittels Azure Data Factory und Databricks transformiert, in ein Azure OpenAI‑Fine‑Tuning‑Workflow eingespeist und anschließend über Azure Functions als API bereitgestellt. Die Lösung reduzierte die Datenvorbereitungszeit um 70 % und erfüllte sämtliche DSGVO‑Anforderungen.
• MLOps‑Framework auf Kubernetes (Kubeflow + MLflow) aufgebaut, das automatisierte Modell‑Training, -Validierung und -Deployment für mehrere Kunden ermöglichte. Monitoring erfolgte über Prometheus/Grafana und Azure Monitor.
• Enge Zusammenarbeit mit Business‑Stakeholdern und externen Partnern, um Datenqualitäts‑ und Governance‑Richtlinien zu definieren und in Data Catalog‑Lösungen zu integrieren.

Meine starken Python‑Kenntnisse, Erfahrung mit PyTorch/TensorFlow, sowie fundiertes Wissen zu ETL/ELT‑Tools (Airflow, Prefect) und Cloud‑Security (IAM, VNet‑Isolation, Verschlüsselung) ermöglichen mir, komplexe AI‑Workloads sicher und performant zu betreiben. Darüber hinaus spreche ich fließend Deutsch und Englisch, was mir die Kommunikation mit internationalen Kunden und internen Teams erleichtert.

Die Möglichkeit, bei Data Reply in einem hybriden Umfeld an branchenübergreifenden Projekten zu arbeiten und dabei von einem Buddy‑Programm sowie modernster Hardware zu profitieren, motiviert mich besonders. Ich bin überzeugt, dass ich mit meiner Expertise und meiner proaktiven Arbeitsweise einen wertvollen Beitrag zu Ihrem Team leisten kann.

Ich freue mich darauf, Sie in einem persönlichen Gespräch von meiner Eignung zu überzeugen und mehr über die konkreten AI‑Use‑Cases Ihrer Kunden zu erfahren.

Mit freundlichen Grüßen

[Ihr Name]

---

Nächste Schritte

1. Anschreiben & Lebenslauf finalisieren (nach obigen Tipps).
2. Portfolio‑Links (GitHub, Notebooks) prüfen – alles sollte aktuell und gut dokumentiert sein.
3. Bewerbung über das Unternehmens‑Portal oder per E‑Mail an die angegebene Kontaktadresse senden.
4. Follow‑Up: Nach ca. 10 Tagen höflich nach dem Stand der Bewerbung fragen.

Viel Erfolg bei Ihrer Bewerbung – Data Reply sucht genau Fachkräfte wie Sie, die Daten und Generative AI zu einem echten Business‑Wert verbinden! 🚀