Deine Karriere als

Data Engineer (m/w/d)

Als Data Engineer (m/w/d) bei AIM kreierst du zusammen mit deinem Team aus Data Scientists, DevOps Engineers & UI Engineers innovative Lösungen für unsere Kunden und entwickelst unsere KI- und Machine Learning-Produkte weiter.

Durch deine Datenaufbereitung schaffst du die Grundlage für unsere KI-Lösungen und stellst so den Data Stream für eure Projekte sicher. Du bereicherst das AIM-Team mit deiner Leidenschaft für moderne Architekturen und Entwurfsmuster. Dir ist hohe Code Qualität wichtig und du hast Spaß an Testautomatisierungen? Verstärke unser Team an einem unserer Standorte. Bewirb dich jetzt und wachse gemeinsam mit AIM an vielfältigen Herausforderungen.

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Deine Aufgaben

Das machst du gut und gerne:

  • du planst, entwickelst und implementierst event-getriebene Architekturen
  • Für die kontinuierliche Auslieferung und den zuverlässigen Betrieb von Anwendungen nutzt du DevOps Werkzeuge
  • Du stellst die Softwarequalität sicher, u.a. durch testgetriebene Entwicklung, Reviews und Pair Programming
  • Entsprechend gängiger Best Practices stellst du RESTful-APIs bereit
  • Mit deinem Fokus auf Data Engineering und Data Streaming sorgst du für die Integration und Bereitstellung verschiedener Datenquellen und Datensenken
  • Du bist für die Integration von Machine Learning Komponenten zuständig
  • In unseren Projekten nutzt du moderne Technologien aus dem Big Data Umfeld, wie Kafka und Kafka Streams

Dein Team sorgt dabei für kontinuierlichen Wissensaustausch durch Schulungen, Reviews und die gemeinsame Arbeit an Aufgabenstellungen.

Dein Profil

Das bringst du bestenfalls mit:

  • 5 Jahre Erfahrung in der Realisierung komplexer Anwendungen – gerne im industriellen Umfeld
  • Erfahrungen in Software Design, Architekturen und Clean Code
  • Sicherer Umgang mit Datenbanken wie z.B. PostgreSQL o.ä. und SQL
  • Du hast regelmäßig mit Git sowie Maven oder Gradle gearbeitet und RESTful-APIs bereit gestellt
  • Erste Berührungspunkte mit Junit, Jenkins oder GitLab
  • Du konntest bereits Erfahrungen im Umgang mit Kafka o. ersatzweise Spark sammeln und hast Kafka Streams Technologien angewendet
  • Sehr gute Beherrschung von Java – ergänzend gerne auch von Python
  • Beherrschung des Spring Frameworks o.ä.
  • Du arbeitest gern im Team und kennst agile Methoden und Vorgehensweisen
  • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Bei AIM erwartet dich:

  • unser familiäres Miteinander
  • ein tolles, interdisziplinäres Team
  • Freiraum für kreative Ideen und für deine persönliche Weiterentwicklung
  • spannende und abwechslungsreiche Projekte
  • After-Work-Chillouts und regelmäßige Teamevents
  • flexibles und hybrides Arbeiten
  • Onboarding mit regelmäßigen Mentoring & Weiterbildung
  • ein unbefristetes Arbeitsverhältnis und unsere Beteiligung an deiner
  • betrieblichen Altersvorsorge
  • exklusive Rabatte von ausgewählten Partnern sowie attraktive Sportangebote (z.B. Hansefit)
  • starker Kaffee, frisches Obst und gekühlte Soft-Drinks

Werde ein Teil unserer Erfolgsgeschichte!

AIM ist seit 2016 Pionier beim industriellen Einsatz von KI. Wir setzen unseren Fokus auf die Schaffung von echten Mehrwerten im produktiven Einsatz für Logistik (Smart Supply Chain), Produktion und Instandhaltung (Smart Machines).

Bei AIM treiben du und dein Team KI- und Machine Learning-Innovationen voran, indem ihr mit einer hohen Nähe zu Forschung und Lehre anwenderorientierte Lösungen entwickelt. Dabei nutzt ihr moderne Technologien wie z.B. Kubernetes und Kafka.

Treffen nicht alle Kentnisse auf dich zu? Bewirb dich trotzdem wir kreieren gemeisam eine passende Stelle, mit Mentoring und Weiterbildungsmöglichkeiten, für dich.

Dein Kontakt

Wir sind gespannt auf deine Bewerbung. Du hast Fragen? Schreib sie uns einfach per Mail.

karriere@agile-im.de

Bewirb dich jetzt mit:
  • deinem Lebenslauf inkl. Technologiekenntnisse
  • gerne einem kurzen persönlichen Anschreiben
  • idealerweise relevante Zeugnisse
Hanna - Talent Management

Haben wir dein Interesse geweckt?

Kontaktiere uns, wir freuen uns auf dich!