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Arbeitsort

Basel-Stadt (Distanz und Fahrzeit ab Ihrer Wohnadresse erhalten Sie nach Ihrer Anmeldung)

Jobbeschreibung

Agentic Data Engineering & AI Automation Engineer (w/m/d)

Ihr Aufgabengebiet

• Entwicklung und Wartung zuverlässiger Datenpipelines und automatisierter Workflows
• Aufbau agentenbasierter Workflows für automatisierte Untersuchungen, Beweissammlung, Entscheidungsunterstützung und kontrollierte Fehlerbehebung
• Entwicklung von Backend-Services und APIs mit Python und FastAPI
• Design und Orchestrierung von Produktions-Workflows mit Apache Airflow
• Entwicklung und Integration von dbt-Modellen und Transformationsworkflows
• Integration von dbt-Metadaten, Ausführungsergebnissen und operativen Nachweisen in automatisierte Untersuchungsprozesse
• Design von Datenpersistenz, Incident-Tracking und Evidence-Management-Komponenten mit PostgreSQL
• Integration von LLMs und KI-Agenten mit Unternehmensdaten, APIs und operativen Systemen
• Entwicklung von Tool-Calling- und mehrstufigen agentenbasierten Workflows
• Implementierung von Human-in-the-Loop- und Freigabemechanismen für kontrollierte automatisierte Aktionen
• Implementierung von Monitoring, Logging, Observability, Retry- und Fehlerbehandlungsmechanismen sowie Audit Trails über automatisierte Workflows hinweg
• Entwicklung automatisierter Tests und Validierungsmechanismen für Daten- und KI-Komponenten
• Unterstützung bei Deployment, CI/CD, Containerisierung und dem Produktivbetrieb von Daten- und KI-Services
• Fehlerbehebung bei komplexen Problemen über Datenpipelines, APIs, Datenbanken und automatisierte Workflows hinweg
• Zusammenarbeit mit Daten-, Software-, Cloud-, KI- und Security-Teams während Lösungsdesign und Umsetzung
• Erstellung klarer technischer Dokumentationen zu Architektur, Workflows, Schnittstellen und Betriebsabläufen

Was Sie ausmacht

• Mindestens 5 Jahre einschlägige Berufserfahrung, idealerweise 5-7 Jahre, in Data Engineering, Backend-/Softwareentwicklung, AI Engineering, Datenplattformen oder eng verwandten technischen Funktionen
• Fundierte praktische Erfahrung mit Python und SQL
• Praktische Erfahrung im Design, Aufbau und Betrieb produktionsreifer Datenpipelines
• Erfahrung mit Workflow-Orchestrierungstechnologien, vorzugsweise Apache Airflow
• Praktische Erfahrung mit dbt und modernen ELT-/Datentransformationsworkflows
• Erfahrung in der Entwicklung von REST-APIs und Backend-Services; FastAPI-Erfahrung von Vorteil
• Fundierte Erfahrung mit relationalen Datenbanken, vorzugsweise PostgreSQL
• Erfahrung mit modernen Cloud- und Datenplattform-Architekturen
• Praktische Erfahrung mit LLMs, KI-Agenten, Tool-Calling, RAG oder KI-gestützter Automatisierung von Vorteil
• Verständnis von Production-Engineering-Konzepten wie Observability, Monitoring, Retries, Idempotenz, Fehlerbehandlung und Testing
• Vertrautheit mit Git, CI/CD, Containern und modernen Softwareentwicklungspraktiken
• Verständnis von Sicherheit, Zugriffskontrolle, Data Governance und Nachvollziehbarkeit in Unternehmensumgebungen
• Starke analytische Fähigkeiten sowie Problemlösungs- und Troubleshooting-Kompetenz
• Fähigkeit zu selbstständigem Arbeiten bei gleichzeitig effektiver Zusammenarbeit mit technischen und fachlichen Stakeholdern
• Master-Abschluss oder höher in Informatik, Data Science, Künstlicher Intelligenz, Software Engineering, Information Systems oder einer anderen relevanten technischen Disziplin erforderlich
• Fliessende Deutsch- und Englischkenntnisse erforderlich

Was diese Stelle ausmacht

• Zahlreiche individuelle Benefits

Zum Klienten

Weitere Informationen zum Klienten und laufend neue Jobchancen erhalten Sie nach Ihrer Anmeldung und dem Onboarding durch Ihren Fachberater per Mail oder online. Wir freuen uns, Sie persönlich kennenzulernen!