Vereinigte Staaten
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KION Group
Senior AI Data Engineer
Vereinigte Staaten
Atlanta, Georgia, United States · Grand Rapids, Michigan, United States · Wauwatosa, Wisconsin, United States
PythonGCPDockerKubernetes
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Über die Stelle
Wir suchen einen sehr erfahrenen Senior AI Data Engineer, der uns hilft, unsere Enterprise Data Platform in eine KI-native, intelligente Plattform zu verwandeln, auf der KI-Agenten Unternehmensdaten und Plattformfunktionen entdecken, verstehen und mit ihnen interagieren können.
Diese Rolle konzentriert sich auf den Aufbau der Grundlagen, die es KI-Agenten und intelligenten Anwendungen ermöglichen, Unternehmensdaten effektiv zu nutzen, einschließlich Kontext-Engineering, semantischem Verständnis, Metadatenintelligenz, KI-fähigen Datenabstraktionen und agentengesteuerten Plattformfunktionen.
Dies ist eine hands-on Senior-Rolle, die tiefgreifende Expertise in Cloud Data Engineering, KI-gestützten Datenplattformen, agentischen KI-Architekturen, semantischer Modellierung, Metadaten- und Kontext-Engineering sowie modernen Softwareentwicklungspraktiken erfordert.
Der ideale Kandidat kombiniert starke technische Ausführungsfähigkeiten mit architektonischem Denken und der Fähigkeit, skalierbare KI-Funktionen zu entwerfen und zu liefern, die sich nahtlos in Unternehmensdatenplattformen und Geschäftsabläufe integrieren lassen.
WIR BIETEN
- Karriereentwicklung
- Wettbewerbsfähige Vergütung und Sozialleistungen
- Gehaltstransparenz
- Globale Möglichkeiten
Mehr erfahren Sie hier: dematic.com/en-us/about/careers/what-we-offer
Dematic bietet allen Mitarbeitern und Bewerbern gleiche Beschäftigungsmöglichkeiten und verbietet Diskriminierung und Belästigung jeglicher Art, ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Alter, Geschlecht, nationale Herkunft, Behinderungsstatus, Genetik, Status als geschützter Veteran, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck oder andere durch Bundes-, Landes- oder lokale Gesetze geschützte Merkmale.
Diese Richtlinie gilt für alle Beschäftigungsbedingungen, einschließlich Rekrutierung, Einstellung, Platzierung, Beförderung, Kündigung, Entlassung, Wiederaufnahme, Versetzung, Beurlaubung, Vergütung und Schulung.
Die Gehaltsspanne für diese Stelle wird zum Zeitpunkt der Veröffentlichung auf geschätzte $121,200.00 - $151,500.00 geschätzt.
Die endgültige Vergütung wird durch verschiedene Faktoren wie Arbeitsort, Ausbildung, Erfahrung, Kenntnisse und Fähigkeiten bestimmt.
Standort & Arbeitserlaubnis: Dies ist eine hybride Rolle, die die Nähe zu einem unserer US-Büros (Atlanta GA, Grand Rapids MI, Milwaukee WI) erfordert. Bewerber müssen berechtigt sein, in den USA ohne aktuelle oder zukünftige Sponsoring-Unterstützung zu arbeiten.
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AUFGABEN UND QUALIFIKATIONEN
Das werden Sie in dieser Rolle tun
- Die Enterprise Data Platform zu einer KI-nativen Plattform weiterentwickeln, indem die intelligente Entdeckung, das Verständnis und die Nutzung von Unternehmensdaten ermöglicht werden.
- KI-gesteuerte Funktionen und Agenten entwerfen und implementieren, die die Fähigkeiten der Datenplattform verbessern, komplexe Arbeitsabläufe automatisieren und die Art und Weise verbessern, wie Daten entdeckt, verwaltet, gesteuert und konsumiert werden.
- Die Datenintelligenzgrundlage für KI-Systeme aufbauen, einschließlich vertrauenswürdigem Kontext, Geschäftsverständnis und zuverlässigem Zugriff auf Unternehmensdaten.
- Architekturen entwerfen, die es KI-Systemen ermöglichen, Unternehmensdaten zu analysieren und sicher mit Plattformfunktionen, APIs, Diensten und Unternehmensanwendungen zu interagieren.
- Skalierbare KI-gestützte Lösungen entwickeln, die sich in Cloud-Datenplattformen, verteilten Systemen und modernen Softwarearchitekturen integrieren lassen.
- Engineering-Praktiken für zuverlässige Produktions-KI-Funktionen etablieren, einschließlich Sicherheit, Governance, Evaluierung, Überwachung und operativer Exzellenz.
- Starke Data-Engineering- und Software-Engineering-Prinzipien anwenden, um skalierbare, wartbare KI-gestützte Plattformfunktionen zu erstellen.
- Mit Data-, AI/ML-, Architektur- und Produktteams zusammenarbeiten, um wirkungsvolle KI-Funktionen für die Enterprise Data Platform zu identifizieren und zu liefern.
- Ingenieure betreuen und Best Practices für die Entwicklung von KI-gestützten Datenplattformen definieren.
Mindestanforderungen
Was wir suchen
- 8–12+ Jahre Erfahrung im Enterprise Software Engineering, Cloud Data Engineering, verteilten Systemen oder der Entwicklung von Datenplattformen.
- Praktische Erfahrung im Entwurf und Aufbau von Produktions-KI-Systemen, KI-Agenten oder agentischen Workflows, die in Unternehmensanwendungen, APIs und Plattformdiensten integriert sind.
- Starkes Verständnis von KI-Agentenarchitekturen, einschließlich Tool-Aufrufen, Orchestrierung, Kontextmanagement, Speicher, Evaluierung, Beobachtbarkeit und Produktionsbereitstellungsmustern.
- Erfahrung im Aufbau von KI-fähigen Datenplattformen mit Funktionen wie semantischem Verständnis, Metadatenintelligenz, Kontext-Engineering und vertrauenswürdigem Datenzugriff.
- Starke Erfahrung im Cloud Data Engineering, vorzugsweise in GCP, einschließlich BigQuery, Pub/Sub, Dataflow/Cloud Run, Composer/Airflow und modernen Datenplattformdiensten.
- Starke Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung im Aufbau skalierbarer Softwaredienste, APIs und Microservice-Architekturen.
- Tiefes Verständnis der Grundlagen des Data Engineering, einschließlich Datenmodellierung, Datenverträgen, Metadaten, Lineage, Governance, Datenqualität sowie Batch-/Streaming-Architekturen.
- Erfahrung in der Integration von KI-Funktionen mit Unternehmensdatenplattformen und verteilten Systemen.
- Erfahrung mit modernen Daten- und Cloud-nativen Technologien wie Iceberg, Trino, Kubernetes und Docker.
- Erfahrung im Entwurf sicherer, gesteuerter und beobachtbarer Produktions-KI-Lösungen, einschließlich Evaluierung, Überwachung und operativer Exzellenz.
Was Sie auszeichnet
- Erfahrung im Aufbau von KI-Agenten, die reale Unternehmensabläufe ausführen, über konversationelle Assistenten oder Prototypen hinaus.
- Erfahrung mit KI-Frameworks und -Plattformen wie Google ADK, Vertex AI, MCP, LangGraph oder ähnlichen Technologien.
- Erfahrung in der Anwendung von RAG, Embeddings, Vektorsuche, semantischen Ebenen oder Wissensgraphen auf unternehmensweite KI-Lösungen.
- Erfahrung mit Data Mesh, domänengesteuerter Datenarchitektur oder föderierten Datenplattformen.
- Erfahrung in den Bereichen Lieferkette, Logistik, Lagerautomatisierung oder industrielle Domänen.
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