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

Data / Integration Platform Engineer (w/m/d) Standort: Befristung: Arbeitszeit: Tätigkeitsbezeichnung: München - Funkhaus , München - Freimann unbefristet 38,5 Stunden/Woche IT-Ingenieur/in III Aufgaben:

• 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 wiederverwendbaren 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) Qualifikationen:
• 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

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Source: Statistisches Bundesamt (Destatis), table; dl-de/by-2-0; StarIn's calculation

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