Portugal
Gamdom
Indicium AI
Principal Data Engineer
Portugal
Lisbon, Portugal
PythonAWS
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Über Indicium AI
Indicium AI vertrauen die weltweit führenden Unternehmen, um KI im großen Maßstab in die Produktion zu bringen. Wir sind eine globale, KI-native Beratungsgesellschaft mit nachgewiesener Erfahrung in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Energie & Versorgung, Gesundheitswesen & Biowissenschaften, Einzelhandel & Konsumgüter sowie Fertigung. Von der Strategie über die Umsetzung bis hin zu Geschäftsergebnissen erschließen wir Werte aus KI mit unübertroffener Klarheit, Geschwindigkeit und Kompetenz.
Angetrieben von über 600 KI-Experten, die 50 Unternehmenskunden von 5 globalen Standorten aus betreuen, arbeiten wir eng mit Top-Partnern zusammen – darunter Anthropic, Databricks, AWS, OpenAI und Microsoft –, um moderne KI mit Geschwindigkeit und messbarem Einfluss zu liefern.
Gelegenheit
Als Principal Data Engineer bei Indicium AI werden Sie Teil eines Teams von KI- und Datenpraktikern, die für führende Organisationen in ganz Europa unternehmensweite Informationsarchitekturen bereitstellen. In komplexen Kundenprojekten mit starkem Fokus auf Finanzdienstleistungen werden Sie die Datenmodellierung und semantische Architektur leiten, Standards für Datenplattformen festlegen und Ingenieurteams beim Aufbau KI-fähiger Datenprodukte anleiten. Dies ist eine Gelegenheit, als echte Designautorität zu agieren, architektonische Strenge voranzutreiben und gleichzeitig vom ersten Tag an einen messbaren Einfluss auf die Datenstrategien der Kunden zu nehmen.
Warum Indicium AI
- Schnell wachsendes Start-up-Unternehmen mit enormen Möglichkeiten für Karrierewachstum
- Hochkompetitives Gehaltspaket zusammen mit Unternehmensbonus
- Eine äußerst kollaborative Arbeitsumgebung, in der die Meinung jeder Person berücksichtigt wird – eine Chance, vom ersten Tag an Ihre Spuren im Unternehmen zu hinterlassen!
- Finanziell gut aufgestelltes Unternehmen, das Sicherheit und Unterstützung für neue Initiativen und die globale Marktexpansion bietet
- Wählen Sie Ihre eigene Ausrüstung! Macbooks, PCs, Zubehör!
- Fördern Sie Ihre Entwicklung mit einem persönlichen Lernbudget
Aufgaben
Datenmodellierung & Architektur
- Leitung und Mitwirkung an der Konzeption von konzeptionellen, logischen und physischen Datenmodellen, die auf die Kundenarchitekturen abgestimmt sind, und Übersetzung von Geschäftsanforderungen in strenge Datenstrukturen in Zusammenarbeit mit Ingenieur- und Domänenteams.
- Verwaltung und Pflege von Datenmodellen in geeigneten Werkzeugen, Durchsetzung von Namenskonventionen, Domänenstandards und Versionierung über Quell-, Integrations- und Konsumschichten hinweg.
- Definition und Pflege kanonischer Datenentitäten und -herkunft sowie Anleitung von Teams bei der Gestaltung und effektiven Nutzung semantischer Datenmodelle, einschließlich ihrer Anwendung auf agentenbasierte KI-Lösungen.
Semantische & Wissensmodellierung
- Entwurf und Pflege semantischer Modelle zur Unterstützung agentenbasierter KI-Funktionen, Integration semantischer Schichten mit Geschäftsglossaren, Datenkatalogen und Lineage-Tools.
- Mitwirkung an der Entwicklung von Ontologien, Taxonomien und kontrollierten Vokabularen, die Metadaten und Suche im Unternehmen untermauern, sowie Definition von Standards und Mustern für die semantische Modellierung, um konsistente Bedeutung, Interoperabilität und KI-Bereitschaft über Datenprodukte hinweg zu gewährleisten.
- Anleitung und Steuerung der Erstellung von Datenbereichen, die auf die zugrunde liegenden Geschäftsfähigkeiten des Kunden abgestimmt sind.
Data Engineering & Plattformen
- Entwurf von Datenproduktschemata über Plattformen wie Azure, Snowflake und Databricks hinweg, einschließlich Delta Lake-Strukturen und interoperabler Muster, sowie Definition von Architekturguardrails für Leistung, Skalierbarkeit, Sicherheit und Kosteneffizienz.
- Festlegung von Designstandards und Überprüfung von Transformationen und Pipelines auf Konformität, Einbettung von Datenvertragsstandards und Data-Quality-Frameworks in Pipeline-Ausgaben.
Agentic AI & KI-gestützte Entwicklung
- Nutzung von Snowflake Cortex, Databricks Genie oder gleichwertigen Werkzeugen, um Ingenieurteams bei der Bereitstellung von natürlichsprachlichen Abfragen und LLM-gestützten Datenprodukten zu unterstützen.
- Nutzung von GitHub Copilot, Claude Code oder ähnlichen KI-Codierungsassistenten zur Beschleunigung der Modellierungs-, Dokumentations- und Pipeline-Entwicklung.
- Entwurf und Definition einer Reihe von agentenbasierten Fähigkeiten, die Implementierungsteams zur Verfügung gestellt werden können, sowie Beitrag zum KI-Champion-Netzwerk des Unternehmens, Bewertung neuer Fähigkeiten und Beratung zur Einführung.
Enterprise-Architektur & Design-Sicherheit
- Agieren als Designautorität für Datenarchitektur über Teams und Datenbereiche hinweg, in Partnerschaft mit Enterprise-, Sicherheits- und Risikoarchitektur, um sicherzustellen, dass Datenlösungen mit breiteren Technologie- und Regulierungsstandards übereinstimmen.
- Bereitstellung von frühzeitiger Architektureingabe für die Initiativenfindung und Lösungsgestaltung, um das Lieferrisiko zu reduzieren.
Governance & Stakeholder-Engagement
- Präsentation von Architektur entscheidungen vor leitenden Stakeholdern, Architektur-Review-Boards und regulatorischen Gremien sowie Unterstützung der regulatorischen Compliance durch robuste Herkunfts-, Metadatenmanagement- und Data-Quality-Nachweise.
- Mentoring von Junior-Architekten und -Ingenieuren innerhalb der Community of Practice für Information Architecture.
Anforderungen (Dies sind || keine &&)
Bei Indicium AI glauben wir an persönliches Wachstum und berufliche Entwicklung und sind davon überzeugt, dass der perfekte Kandidat jemand ist, der kontinuierlich lernt. Daher sind diese Anforderungen || und keine &&
- Erfahrung: 8+ Jahre in Datenarchitektur, Data Engineering oder Informationsmanagement, mit nachgewiesener Erfahrung in der unternehmensweiten Datenmodellierung auf konzeptioneller, logischer und physischer Ebene.
- Ausbildung: Bachelor-Abschluss in Informatik, Informationssystemen, Data Science, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet.
- Datenplattformen: Praktische Erfahrung mit Snowflake und Databricks, einschließlich Cortex AI und Genie; Vertrautheit mit Azure Datendiensten.
- Transformationstools: Nachgewiesene Erfahrung mit dbt Labs in Produktionsumgebungen.
- Programmierung & Integration: Gute Python-Kenntnisse
Nice to have
- Data Vault 2.1 neben Kimball/Star-Schema-Modellierung
- Data Mesh, Data Product Ownership und föderierte Governance
- Knowledge-Graph-Plattformen (Neo4j, Neptune, Stardog) oder Graph-Abfragesprachen
- Veröffentlichte Vordenkerrolle oder Community-Beiträge in den Bereichen Daten oder KI
Leistungen
- Urlaubsanspruch – 25 Urlaubstage plus gesetzliche Feiertage
- Lernen & Entwicklung: 1.500 € Weiterbildungsbudget + 5 Weiterbildungstage
- Unternehmensbonus – Diskretionärer Unternehmens- und persönlicher Bonus, vierteljährlich ausgezahlt
- Betriebliche Altersvorsorge
- Wählen Sie Ihre Ausrüstung – Wählen Sie aus einer Reihe von Laptops und Zubehör
- Gesellschaftliche Veranstaltungen: Treffen, Squad-Events, Sommer-/Weihnachtsveranstaltungen usw.
Und viele mehr.
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