AI & Data Engineer (m/w/d)
AI & Data Engineer at Highberg, a consultancy working with clients in the media sector: you build data models, ETL pipelines and warehouses in cloud environments, and develop and productionize ML models, RAG systems and agent workflows, working hands-on with clients from problem framing to go-live using Python, SQL, dbt and modern LLM tooling.
- Compensation
- Not disclosed
- Location
- Hamburg
- Work setup
- Hybrid
- Seniority
- Not specified
- Employment
- Internship
- Experience
- Not specified
- Category
- Data engineering
- Posted
Skills
Must have
- Degree (with very good grades) in Computer Science, Mathematics, Physics, Data Science or a comparable field
- At least 1 year of relevant professional experience (outside working-student roles or internships)
- Very good Python skills
- Practical experience with cloud environments (AWS, Azure or GCP), data models, ETL and data warehousing, with depth in at least one of these areas
- Experience with LLMs, RAG systems and agent workflows as well as common ML libraries (e.g. Hugging Face, PyTorch, scikit-learn)
- Enjoyment of direct client contact and the ability to communicate analytical findings understandably
- Structured way of working and willingness to engage with unclear problem statements
- Fluent German (at least C1 level)
Full description
Bei Highberg arbeitest Du an echten Kundenproblemen, nicht an Prototypen für die Schublade. Du entwickelst datengetriebene Lösungen, die im operativen Alltag unserer Kunden tatsächlich eingesetzt werden und Entscheidungen beeinflussen. Du sorgst dafür, dass diese Lösungen verstanden, akzeptiert und genutzt werden.
Viel von der Arbeit beginnt dort, wo Anforderungen noch unklar sind. Du schärfst Problemstellungen, machst Daten nutzbar und entwickelst aus analytischen Ansätzen konkrete Lösungen. Dabei arbeitest Du eng mit inhaltlichen und technischen Ansprechpartnern auf Kundenseite zusammen. Typische Anwendungsfelder sind ETL-Pipelines, Data Warehouses, Recommendation Systems, Churn Prediction, Forecasting sowie NLP und LLM basierte Lösungen im Medienumfeld.
Du begleitest datengetriebene Lösungen über den gesamten Weg, von der Problemstrukturierung bis zur produktiven Umsetzung:
- Du baust Datenmodelle, ETL-Prozesse und Data Warehouses in modernen Cloud-Umgebungen (vor allem GCP) mit
- Du entwickelst und bewertest ML Modelle, RAG Systeme und Agenten Workflows auf Basis realer, oft unvollständiger Daten
- Du stimmst fachliche Themen eigenständig mit Kunden auf operativer Ebene ab, arbeitest Dich in Anforderungen ein und findest Dich auch im Kontext großer Kundendatenbanken sicher zurecht
- Du bereitest analytische Ergebnisse auf und übersetzt sie in nachvollziehbare Aussagen
- Du übernimmst eigenständig komplexe Aufgabenstellungen und bringst diese gemeinsam mit erfahrenen Kolleginnen und Kollegen zu einer für den Kunden überzeugenden Lösung.
- Du arbeitest in Projekten mit hoher Dynamik, wechselnden Anforderungen und echten Entscheidungsabhängigkeiten
Unser Techstack
- Programmiersprachen & Coding-Frameworks: Python, SQL, Git, Terraform, CI/CD
- Cloud- & Data-Tools: GCP (Schwerpunkt), BigQuery, dbt, Docker, Kubernetes; außerdem AWS, Azure
- Machine Learning, NLP & LLMs: SciKit-learn, XGBoost, spaCy, PyTorch, OpenAI, Gemini, Hugging Face, Qdrant, LangGraph, Langfuse
- Visualisierung: Tableau, Power BI, Plotly, Looker Studio
- Unsere Grundhaltung: Kein Tool-Dogmatismus! Im Fokus stehen pragmatische, produktionsnahe Lösungen für reale Kundenanforderungen
Was Dich erwartet
In unseren Projekten hast Du direkten Einfluss auf Entscheidungen, nicht nur auf Modelle. Du arbeitest bewusst an der Schnittstelle zwischen AI-Engineering, Data Engineering und Consulting. Wer reine Notebook Projekte oder ausschließlich technische Aufgaben sucht, wird bei uns nicht glücklich. Dich erwartet eine breite Rolle über Data Analytics, Data Engineering, Data Science und AI Engineering hinweg, ohne starre Trennung zwischen den Welten. Ein junges, professionelles Data Team mit kurzen Wegen, hohe Eigenverantwortung, inhaltlich breite Projekte von Data Engineering über klassisches ML bis LLM, und ein enger Austausch mit dem Consulting-Team.