Senior AI Data Engineer - Post Business Solutions GmbH (w/m/d)
- Home Office:Teilweise möglich
- Einstiegsgehalt:Ab € 70.000 brutto pro Jahr
- Berufserfahrung:2-5 Jahre
- Startdatum:Ab sofort
- Befristung:Ohne Befristung
Profil
- Background: 5+ years of experience in data engineering, ideally within regulated industries (finance, public sector, logistics).
- Databricks Expertise: Strong hands-on experience with Databricks, including Delta Lake, Spark, Unity Catalog, workflows, and lakehouse architecture design.
- Machine Learning & MLOps: Proven experience supporting or building ML pipelines, feature stores, and model lifecycle management.
- Generative AI Understanding: Practical exposure to Generative AI concepts (e.g., embeddings, vector databases, RAG architectures) and integrating them into data platforms.
- Genie / Semantic Layer Experience: Experience with Databricks Genie or similar semantic/AI-driven data access solutions is a strong plus.
- Programming Skills: Strong proficiency in Python for data engineering and ML workflows
- Cloud & DevOps: Experience with Azure (preferred), including data services and CI/CD pipelines
- Experience with Microsoft Power Platform and Copilot Studio are a plus.
- Data Governance & Standards: Understanding of data security, governance, and compliance requirements in enterprise environments.
- Education & Certifications: Degree in Computer Science, Data Engineering, or a related field; relevant Databricks or Azure certifications are a plus.
- Languages: Minimum German B1 level for internal collaboration and fluent English skills.
Aufgaben
- The next generation of AI-powered data landscape: Combining Databricks, Machine Learning and Generative AI to provide value add services to our customers and internal stakeholders.
- Modern Data Platforms: Design, build, and operate scalable data pipelines and lakehouse architectures on Databricks, enabling efficient ingestion, transformation, and serving of structured and unstructured data.
- AI-Ready Data Foundations: Develop data models and pipelines tailored for Machine Learning and Generative AI use cases, ensuring high data quality, lineage, and governance.
- Genie & Intelligent Data Access: Implement and optimize Databricks Genie and similar semantic/AI-driven data interaction layers to enable intuitive, business-facing access to enterprise data.
- Machine Learning Enablement: Collaborate with data scientists to operationalize ML workflows, including feature engineering, model training pipelines, and MLOps integration.
- Generative AI & RAG Pipelines: Build and support RAG-based architectures, embedding pipelines, and vector search capabilities on Databricks to power next-generation AI-driven services for customers and internal stakeholders.
- Data Engineering Excellence: Ensure high-performing, reliable, and cost-efficient data processing using state of the art technologies and frameworks.
- Work closely with Data Scientists, AI engineers, analysts, and business stakeholders to translate data requirements into scalable technical solutions.
Unser Angebot
- A dynamic and innovative work environment
- Opportunities to work on cutting-edge technologies in AI, cloud, and hybrid infrastructure
- Professional development and certification support
- Flexible working hours and hybrid work options
- A collaborative and inclusive team culture
- Discounted holiday offers & various shopping benefits
- Company health promotion & free bank99 employee Account
- The minimum salary for a full-time position is EUR 70,000 (gross annual salary all-in). However, we are of course willing to provide overpayment based on prior qualifications and experience!
Zusätzliche Informationen
Information on data protection for applicants at Österreichische Post AG can be found here
Über Data Scientists: Häufig gestellte Fragen
Was macht ein Data Scientist?
Du kannst gut mit Computern umgehen, schreckst vor Zahlen nicht zurück und weißt, dass Java nicht nur eine Insel, sondern auch eine Programmiersprache ist? Du analysierst leidenschaftlich gerne: nicht nur die WhatsApp-Nachrichten der Ex-Freundin deines besten Freundes, sondern auch große Datenmengen, um logische Zusammenhänge herzustellen? Du interessierst dich außerdem für betriebswirtschaftliche Hintergründe und hast kein Problem damit, vor Leuten zu sprechen um deine Analyseergebnisse zu präsentieren? Dann ist dieser Beruf perfekt für dich. Als Data Scientist analysiert und ordnest du große Datenmengen. Dafür verwendest du Analysemethoden, um aus Zahlen Informationen und Statistiken herauszulesen und für Unternehmen verwertbar zu machen (Anzahl der Kundenaufträge, produzierte Produkte, Besucher auf einer Website usw.). Du bist Vermittler zwischen verschiedenen Ebenen und Abteilungen eines Unternehmens. Du “übersetzt” die Analyseergebnisse in Graphen und Tabellen und musst diese sowohl für die einzelnen Fachabteilungen, als auch für die Top Manager verständlich präsentieren.
Worunter sind Data Scientists noch bekannt?
Welche Skills benötigt man als Data Scientist?
Programmieren
Fachwissen in Monitoring-Tools (z.B. Google Analytics)
EDV-Anwendungskenntnisse
Kommunikationstechnik
Außerdem sollte ein Data Scientist gewisse Soft Skills mitbringen:
Analytische Arbeitsweise
Welche Schulfächer sind für einen angehenden Data Scientist relevant?
In welchen Tätigkeitsfeldern arbeiten Data Scientist?
Arbeiten im Büro, Arbeiten mit Technik, Arbeiten am Computer
