Portugal
ambi.
Nordea
Senior AI & Data Platform Engineer (NAM Portugal)
Portugal
Paço de Arcos, Portugal
PythonSQLAWSDockerKubernetesTerraform
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Über die Stelle
Job ID: 5682
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Nächste Schritte
#NAM #NAM-Portugal
Wir suchen einen technisch versierten und motivierten Data Platform Engineer, der unser Team für KI und Dateninnovation verstärkt. Diese Rolle ist zentral für den Aufbau und die Weiterentwicklung unserer internen Datenplattform mit Schwerpunkt auf Data-Engineering-Tools, Pipeline-Automatisierung und Plattform-Enablement. Sie werden vom ersten Tag an praktisch mitarbeiten und zur Infrastruktur beitragen, die unsere Datenfähigkeiten im gesamten Unternehmen unterstützt.
Bei Nordea sehen wir, dass sich die Welt schnell verändert – und wir wollen der Zeit einen Schritt voraus sein. Deshalb engagieren wir uns dafür, unseren Kunden Finanzlösungen für die Zukunft anzubieten. Wir schaffen ein agiles Umfeld, in dem wir gemeinsam experimentieren und wachsen – und wir brauchen Ihre Ideen und Ihren persönlichen Hintergrund. Bei uns sind Sie in guter Gesellschaft und haben die Chance, etwas Größeres zu bewirken.
Über diese Gelegenheit
Sie werden unserem KI- und Dateninnovationsteam in Lissabon beitreten, eingebettet in ein funktionsübergreifendes Umfeld, in dem Engineering und Innovation aufeinandertreffen. Ihr Hauptaugenmerk liegt auf dem Aufbau und der Wartung der Datenplattform-Tools, die unsere Daten- und KI-Initiativen untermauern. Sie werden dazu beitragen, die Akzeptanz der Plattform im gesamten Unternehmen voranzutreiben und als technische Brücke zwischen der Datenplattform und unserem KI-Labor zu fungieren. Dies ist eine praktische Rolle – erwarten Sie, Code zu schreiben, Pipelines zu erstellen und echte Lösungen zu liefern.
Zusammenarbeit, Eigenverantwortung, Leidenschaft und Mut sind unsere Kernwerte bei Nordea AM.
Wir schätzen besonders die Zusammenarbeit innerhalb unseres Teams.
Bei Nordea rekrutieren wir aus dem größtmöglichen Pool und stellen die beste Person für die Stelle ein. Denn Vielfalt macht uns stärker. Und sobald Sie an Bord sind, werden Sie feststellen, dass wir jedem gleiche Chancen bieten.
Nordea Asset Management (NAM) ist das Zentrum des Investmentmanagements in der Nordea Gruppe und in der Sparte Asset & Wealth Management. NAM ist der größte Vermögensverwalter im Norden mit der Vision, ein führender europäischer Vermögensverwalter zu sein. Dies wollen wir durch Renditen mit Verantwortung erreichen. Wir erfüllen die Kundenbedürfnisse und leiten unsere Kunden bei der Vermögensauswahl in die richtige Richtung, während wir gleichzeitig umsichtige ESG-Praktiken sicherstellen. Die Gruppe hat mehr als 30,000 Mitarbeiter. NAM hat rund 900 Mitarbeiter und verwaltet mehr als EUR 325 Milliarden an Vermögenswerten für institutionelle, Großhandels- und Privatkunden in der gesamten nordischen Region und weltweit.
Mindestanforderungen
- Die Stelle ist in Oeiras (Quinta da Fonte) angesiedelt.
- Es wird erwartet, dass Sie in den ersten 6 Monaten zu 100% vor Ort arbeiten (mit Flexibilität) und danach in einem hybriden Regime (3 Tage im Büro + 2 Tage von zu Hause).
Wer Sie sind
Um in dieser Rolle erfolgreich zu sein, glauben wir, dass Sie:
- Lernbegierig sind und Dinge erledigen – Sie bauen gerne Dinge und scheuen sich nicht, die Hände schmutzig zu machen.
- Ein grundlegendes Verständnis von Data-Engineering-Konzepten und Neugier darauf haben, wie moderne Datenplattformen funktionieren.
- Python-Code schreiben können und sich wohl dabei fühlen, bei Bedarf neue Bibliotheken und Tools zu erlernen.
- Einige Erfahrungen mit Workflow-Orchestrierungskonzepten gesammelt haben – Vertrautheit mit Airflow oder ähnlichen Tools ist ein Plus, keine Voraussetzung.
- Ein grundlegendes Bewusstsein für CI/CD-Praktiken und ein Verständnis dafür haben, wie gute Softwareauslieferung aussieht.
- Neugier auf KI- und LLM-Tools (RAG, Agenten-Workflows usw.) haben – keine praktische Erfahrung erforderlich, nur echtes Interesse.
Ihre Soft Skills
- Neugierig und eigenmotiviert mit starkem Interesse an Data Science und KI-Technologien.
- Fähigkeit zur Zusammenarbeit in einem funktionsübergreifenden Teamumfeld.
- Effizient und ergebnisorientiert.
- Beharrlich und entschlossen.
- Innovativ und gerne neue Wege zur Lösung von Problemen finden.
Ihre allgemeine Erfahrung und Ihr Hintergrund
- Fließend in Englisch. (Eine andere europäische Sprache wird als Vorteil angesehen)
- Kenntnisse in Software Engineering oder Data Engineering.
- Kenntnisse in Platform Engineering oder Cloud Engineering.
- Gutes Verständnis des Zusammenspiels zwischen Arbeitsweisen, Architektur und organisatorischen Ergebnissen.
- Relevante Erfolgsbilanz technologiegestützter Geschäftsergebnisse.
Was Sie tun werden
Hauptverantwortlichkeiten
- Teams durch Design, Aufbau und Wartung von Datenplattform-Tools und -Infrastruktur befähigen, unter Nutzung von Technologien wie Snowflake, DBT, DLT und Airflow.
- Entwickeln und Warten von CI/CD-Pipelines zur Unterstützung zuverlässiger und automatisierter Datenworkflows.
- Beitrag zu gemeinsamen Infrastructure-as-Code-Praktiken unter Verwendung von Terraform und Containerisierung mit Docker.
- Unterstützung der Akzeptanz und Befähigung der Datenplattform in Geschäfts- und technischen Teams durch Erstellung von Dokumentationen und wiederverwendbaren Komponenten.
- Als technische Brücke zwischen der Datenplattform und dem KI-Labor fungieren, um sicherzustellen, dass die Dateninfrastruktur bereit ist, KI- und LLM-gesteuerte Anwendungsfälle zu unterstützen.
- Zusammenarbeit mit Ingenieuren und Datenpraktikern zur Identifizierung von Verbesserungen und neuen Fähigkeiten innerhalb der Plattform.
Zusätzlich ist es von Vorteil, wenn Sie Erfahrung in einem der folgenden Bereiche haben:
- Erfahrung mit Python in einer Data-Engineering-Kapazität.
- Erfahrung mit SQL.
- Aufbau und Bereitstellung von containerisierten Docker-Anwendungen auf Kubernetes.
- Vertrautheit mit Snowflake.
- Vertrautheit mit DBT und DLT.
- Erstellung von DAGs mit Apache Airflow.
- AWS oder andere Public-Cloud-Erfahrung.
- Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform.
- Erfahrung in End-to-End-Lieferteams.
- Erfahrung mit einer Data-Mesh-Strategie.
- Vorerfahrung mit Datenpipelines oder Platform-Engineering-Projekten – akademisch oder beruflich – wird geschätzt.
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