System Engineer – Data Science (m/w/d)

Kurz zusammengefasst

Als System Engineer, Data Science (m/w/d) arbeiten Sie bei der SVA, einem der größten Systemhäuser Deutschlands, das Unternehmen aus vielen Branchen mit modernen IT‑ und KI‑Lösungen unterstützt. In einem interdisziplinären Umfeld aus Data Scientists, System Engineers und Fachspezialisten entwickeln Sie datenbasierte Anwendungen, die das Geschäft der Kunden nachhaltig voranbringen. Ihr Arbeitsalltag umfasst die Analyse von IT‑Landschaften und Use‑Cases, das Erarbeiten passender Architekturen und die Beratung der Auftraggeber. Sie konzipieren, implementieren und optimieren KI‑ und datengetriebene Lösungen mit klarem Mehrwert, etwa für Zeitreihenanalysen, Prognosen oder vorausschauende Wartung. Darüber hinaus entwerfen Sie moderne KI‑Anwendungen, die auf Large Language Models und Retrieval‑Augmented Generation basieren, und berücksichtigen dabei Aspekte wie Sicherheit, Performance und Quantisierung. Der Aufbau und Betrieb skalierbarer Data‑Science‑ und KI‑Infrastrukturen in Public‑, Private‑, Hybrid‑Clouds sowie On‑Premises, inklusive verteilter Datenverarbeitung, containerisierter Services (z. B. Kubernetes) und Infrastructure‑as‑Code, gehört ebenfalls zu Ihrem Verantwortungsbereich. Für die Position wird ein abgeschlossenes, IT‑nahes Studium (Informatik, Wirtschaftsinformatik, Medieninformatik, Software‑Engineering, Mathematik oder Physik) vorausgesetzt. Sie bringen mehrjährige Praxiserfahrung in einem der Schwerpunkte GenAI, Cloud‑Architekturen für Data Science, Infrastructure‑as‑Code oder Data Mining mit. Ihre Fachkenntnisse erstrecken sich auf RAG‑Systeme, Microsoft Azure (insbesondere Azure ML, AI Foundry, Azure OpenAI) oder vergleichbare Cloud‑Umgebungen, verteilte Datenverarbeitung, containerisierte Services, klassisches Machine‑Learning, statistische Verfahren, Python‑Entwicklung sowie SQL oder Spark. Zudem verfügen Sie über sehr gute Deutschkenntnisse (C1) und solide Englischkenntnisse (B2) und sind bereit, innerhalb Deutschlands zu reisen. Erfahrung in Kundenberatung und Präsentation Ihrer Ergebnisse wird erwartet. Wünschenswert sind zusätzliche Kenntnisse in Ansible, Terraform, Kubernetes, Zeitreihenanalyse, Infrastructure‑as‑Code, NLP, NoSQL, Streaming‑Systemen, Data‑Science‑Plattformen oder Model‑Deployment. Das Arbeitsumfeld bietet flexible Modelle für mobiles Arbeiten und Präsenz, 30 Urlaubstage, betriebliche Altersvorsorge, vielfältige Weiterbildungsangebote, ein strukturiertes Onboarding, offene Unternehmenskultur und moderne Ausstattung inklusive Smartphone und Notebook. Was die Stelle verlangt: - Abgeschlossenes IT‑orientiertes Studium - Mehrjährige Praxis in GenAI, Cloud‑Architektur oder Data Mining - Erfahrung mit RAG‑Systemen und deren Evaluierung - Kenntnisse in Microsoft Azure (Azure ML, AI Foundry, OpenAI) - Erfahrung mit verteilter Datenverarbeitung und Kubernetes - Sicherer Umgang mit Python und ML/DL‑Frameworks - Fundiertes Wissen in SQL oder Spark - Sehr gute Deutschkenntnisse (C1) und Englisch (B2) - Reisebereitschaft innerhalb Deutschlands - Nice‑to‑have: Ansible, Terraform, Kubernetes - Nice‑to‑have: Zeitreihenanalyse, NLP, NoSQL, Streaming‑Systeme - Nice‑to‑have: Data‑Science‑Plattformen, Model‑Deployment