ML & LLM Data Engineer im Supply Chain-Umfeld

Start: September / Oktober 2025

Dauer: 4 Monate +

Auslastung: Fulltime (37,5 h / Woche)

Lokation: Remote & Ingolstadt (ca. 80:20)

Vertragsart: Arbeitnehmerüberlassung

Aufgaben:

• Verwaltung und Pflege unserer Supply-Chain-Daten in der Cloud unter Gewährleistung von Integrität, Sicherheit und Zugänglichkeit für alle analytischen Zwecke
• Entwurf, Aufbau und Optimierung robuster Datenpipelines für die Erfassung, Transformation und das Reporting von Daten
• Entwicklung fortschrittlicher analytischer Modelle und Dashboards – einschließlich des Einsatzes von Machine Learning und Large Language Models – zugeschnitten auf Geschäftsbedürfnisse und KPIs (wie Nutzung von Bestellvorschlägen, Prognosegenauigkeit und Lagerumschlag)
• Erstellung und Pflege von Automatisierungen für Prozesse und Berichte unter Verwendung von Python und SQL
• Enge Zusammenarbeit mit Planern und Business-Stakeholdern, um Geschäftsanforderungen zu verstehen, zu interpretieren und in effektive, skalierbare und benutzerfreundliche Datenlösungen zu übersetzen
• Förderung der Einführung neuer Technologien und analytischer Methoden, um unser Team an der Spitze der Supply-Chain-Innovation zu halten
• Technische Beratung und Unterstützung des Teams bei datenbezogenen Themen
• Dokumentation von Datenflüssen, Prozessen und Best Practices
• Effektives Management und Priorisierung mehrerer Projekte und Initiativen gleichzeitig, um unter engen Zeitvorgaben hochwertige Ergebnisse zu liefern

Anforderungen:

• Abgeschlossenes Bachelor- oder Masterstudium in Informatik, Data Engineering, Informationssystemen, Supply Chain oder einem verwandten Bereich
• Erfahrung in der Arbeit mit Cloud-Plattformen für Datenmanagement und Analytik (idealerweise Google Cloud Platform, aber auch AWS oder Azure werden berücksichtigt)
• Erfahrung mit Git und GitHub
• Erfahrung in der Anwendung von Machine Learning oder Large Language Models im geschäftlichen oder Supply-Chain-Kontext
• Erfahrung mit Daten aus der Supply Chain oder dem operativen Bereich
• Erfahrung mit Datenvisualisierungstools (z. B. Tableau, Power BI, Looker, Google Data Studio)
• Erfahrung in der Integration von generativen KI-Modellen
• Exzellente Kenntnisse in SQL und Python sowie praktische Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines, Modellen und Automatisierungen
• Nachweisliche Fähigkeit, Geschäftsanforderungen schnell und präzise zu interpretieren und Lösungen zu liefern, die für Business-Anwender direkt umsetzbar und wertvoll sind
• Nachgewiesene Fähigkeit, Datenlösungen und Insights in einer Geschwindigkeit und Qualität zu liefern, die Sie von anderen abhebt – idealerweise sind Sie jemand, der Ergebnisse fünfmal schneller und besser erzielt als Ihre Kollegen
• Fähigkeit, mehrere Projekte und Initiativen gleichzeitig zu managen und hervorragende Ergebnisse trotz wechselnder Prioritäten zu gewährleisten
• Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, effektiv mit nicht-technischen Stakeholdern zusammenzuarbeiten
• Fließende Englischkenntnisse