Wir sind ein führender Digitalvermarkter mit rund 130 Mitarbeitenden und Sitz in Düsseldorf. Als Gemeinschaftsunternehmen von FAZ Verlag, Süddeutsche Zeitung Verlag, ZEIT Verlag und der Handelsblatt Media Group sind wir der Vermarkter für digitale Qualitätsmedien und Mediabrands. Dabei stehen wir für hohe Reichweiten in Value-Media-Umfeldern und hochwertige Zielgruppen.

Zur Verstärkung unseres AI-Teams suchen wir eine:n Data Engineer (gn), der/die beim Aufbau, der Wartung und der Weiterentwicklung unserer Dateninfrastruktur für KI-Projekte eine Schlüsselrolle übernimmt. In dieser Position arbeitest du eng mit unserem AI Lead, AI Engineer und interdisziplinären Teams aus IT, Business Intelligence und AdTech zusammen, um die Grundlage für datengetriebene Innovationen zu schaffen.

• Aufbau & Weiterentwicklung der Dateninfrastruktur: Gestaltung und Implementierung skalierbarer Datenpipelines und Datenarchitekturen für KI- und Automatisierungsprojekte.
• Datenintegration: Anbindung und Harmonisierung heterogener Datenquellen (z. B. Salesforce, Power BI, Google Ad Manager, Nautilus, AdServer- und Kampagnendaten).
• Data Warehousing: Aufbau und Pflege einer performanten, flexiblen Datenbasis - idealerweise in Databricks, alternativ Snowflake oder vergleichbaren Plattformen.
• Datenqualität & Governance: Sicherstellung der Datenqualität durch Bereinigung, Transformation und Standardisierung von Datenflüssen.
  Unterstützung bei der Implementierung von Data-Governance- und Compliance-Vorgaben (z. B. DSGVO, EU AI Act) inklusive technischer Zugriffssteuerung, Rollen- und Rechteverwaltung sowie Audit-Mechanismen zur Nachvollziehbarkeit von Datennutzung.
• Unterstützung von KI-Use Cases: Bereitstellung optimierter Datensätze für Machine-Learning-Modelle, Predictive Analytics und RPA-Anwendungen.
• Technische Zusammenarbeit: Enge Abstimmung mit dem AI Team und diversen Fachbereichen zur effizienten Umsetzung datengetriebener Lösungen.
• Monitoring & Optimierung: Betrieb, Überwachung und kontinuierliche Verbesserung der Datenprozesse und -pipelines.

• Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Engineering oder vergleichbare Qualifikation.
• Fundierte Kenntnisse in Python und SQL - du arbeitest sicher mit Datenbankabfragen, ETL-Logik und Skripten.
• Erfahrung mit API-Design und -Entwicklung (z. B. REST, OpenAPI) - JavaScript oder TypeScript sind ein Plus.
• Praktische Erfahrung in der Datenaufbereitung und -verwertung in Use Cases mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz.
• Erfahrung mit modernen Data-Warehouse-Architekturen (Databricks, Snowflake oder vergleichbar).
• Kenntnisse in Datenmodellierung, Versionierung (Git) und Cloud-Umgebungen (z. B. AWS, Azure, GCP).
• Sicherer Umgang mit relationalen Datenbanken (z. B. PostgreSQL, SQL Server).
• Verständnis für strukturierte Datenverarbeitung (z. B. Bronze-Silver-Gold Layering, Delta Lakes, Transformation Pipelines).
• Hohe Datenaffinität, strukturierte Arbeitsweise und Qualitätsbewusstsein.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Bonus: Erfahrung im Umfeld von Digital Advertising, AdTech oder Marketing Analytics.