{"id":4115542,"url":"https://alion.io/job/deutsche-bahn-data-engineerin-2","title":"Data Engineer:in","company":{"id":5286,"name":"Deutsche Bahn","domain":"deutschebahn.com","url":"https://alion.io/company/deutschebahn","size_band":"5000+","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Career sitemap","truth_index":{"grade":"A","score":91,"open_postings":896,"ghost_share":0.002,"stale_share":0.366,"repost_share":0.008,"time_to_fill_p50_days":55,"computed_at":"2026-11-11T05:49:22Z"}},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":null,"employment_type":"full_time","work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Karlsruhe, Germany"],"countries":["DE"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Embeddings","optional":false},{"name":"ETL/ELT","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"RAG","optional":false},{"name":"SQL","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-11-10T00:00:00Z","employer_posted_date":"2026-11-10","last_verified_at":"2026-11-12T00:05:49Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":2,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":2},"description":"Im Cluster Data & AI Solutions (DAIS) der DB Systel gestalten wir mit Daten und Künstlicher Intelligenz die Mobilität von morgen. Unsere Teams entwickeln Lösungen rund um Data Engineering, Analytics, Data Governance, Datenplattformen sowie KI-gestützte Anwendungen. Gemeinsam mit den Geschäftsfeldern der Deutschen Bahn schaffen wir die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen und digitale Innovationen im gesamten Konzern.\nZum nächstmöglichen Zeitpunkt suchen wir dich als Data Engineer:in (w/m/d) für die DB Systel GmbH am Standort Berlin, Dresden, Duisburg, Erfurt, Essen, Frankfurt am Main, Halle (Saale), Hamburg, Hannover, Karlsruhe, Köln, München, Nürnberg oder Schwerin.\nBei dieser Stelle besteht die Möglichkeit des hybriden Arbeitens. In Abstimmung mit deiner Führungskraft kannst du sowohl am festgelegten Bürostandort, als auch mobil an einem Ort deiner Wahl innerhalb Deutschlands tätig sein.\nDeine Aufgaben:\nEntwicklung von der Datengrundlage für Analytics und KI-Produkte und Konzeptionierung skalierbare Datenintegrationslösungen, von der Anbindung heterogener Quellen bis zur Bereitstellung qualitätsgesicherter Daten für Anwendungen, Fachbereiche und KI-Systeme\nDu verbindest klassische und KI-gestützte Datenverarbeitung in hybriden ETL- / ELT- und Data-Fusion-Pipelines, kombinierst regelbasierte Transformationen, SQL und Stream Processing mit modellgestützter Extraktion, Klassifikation und semantischer Anreicherung und wählst gezielt zwischen deterministischen Verfahren und KI\nIn deiner Tätigkeit erschließt du strukturierte, unstrukturierte und multimodale Daten wie Geschäftsdaten, Dokumente, Bilder, Audio sowie Sensor- und Ereignisdaten und verknüpfst zusammengehörige Informationen über Metadaten, Entitäten sowie zeitliche und fachliche Bezüge\nDaten- und Wissenspipelines für Retrieval-Augmented Generation (RAG) baust du inklusive Dokumentenaufbereitung, Chunking, Embeddings, Indexierung und Retrieval-Komponenten und stellst Informationen aktuell, nachvollziehbar und unter Berücksichtigung der jeweiligen Zugriffsrechte bereit\nPassende Daten- und Lösungsarchitekturen gestaltest du durch die Anwendungsfall-bezogene Verbindung cloudbasierter Datenplattformen, Lakehouse-Ansätze, Such- und Vektorindizes, APIs und gegebenenfalls Wissensgraphen unter Berücksichtigung von Skalierbarkeit, Performance, Sicherheit, Wartbarkeit und Wirtschaftlichkeit\nDu machst Datenpipelines produktionsreif und zuverlässig betreibbar, automatisierst Tests, Deployment und Monitoring und entwickelst Verfahren für Datenqualität, Versionierung und Nachverfolgbarkeit sowie für Qualität, Laufzeiten, Kosten und Fehlermechanismen KI-gestützter Verarbeitungsschritte\nBestehende Systemlandschaften entwickelst du gemeinsam mit Plattform-, Software- und AI-Engineering-Teams gezielt weiter, integrierst neue Lösungen in vorhandene Architekturen und begleitest ihre Überführung in den Betrieb\nBei der Beratung interner Kund:innen und Projektverantwortliche, bringst du die technischen und fachlichen Perspektiven zusammen, übersetzt Anforderungen in tragfähige technische Lösungen und koordinierst fachliche sowie technische Abhängigkeiten mit internen und externen Beteiligten\nDein Profil:\nDu verfügst über ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, einer Naturwissenschaft oder einer vergleichbaren Fachrichtung beziehungsweise über eine vergleichbare Qualifikation mit fundierter Praxiserfahrung\nMehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering sowie die erfolgreiche Umsetzung komplexer Datenintegrationslösungen in produktiven Umgebungen zeichnen dich aus\nPython und SQL gehören zu deinem Werkzeugkasten, ergänzt durch fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung, ETL- / ELT-Verfahren, skalierbaren Datenpipelines sowie Erfahrung mit verteilten Verarbeitungssystemen und Batch- oder Streaming-Architekturen\nCloud- und Datenplattformen setzt du routiniert ein und kannst Architekturentscheidungen hinsichtlich Skalierbarkeit, Betrieb, Sicherheit und Kosten nachvollziehbar begründen\nPraktische Erfahrung mit unstrukturierten Daten oder Datenpipelines für KI-Anwendungen sowie Kenntnisse in Dokumentenextraktion, Embeddings, Vektorsuche und RAG bringst du mit und hast in einzelnen Bereichen bereits Lösungen umgesetzt oder vertieftes Wissen aufgebaut\nDu verstehst regelbasierte und modellgestützte Verarbeitung und kannst Ergebnisse validieren, Unsicherheiten behandeln und Verarbeitungsschritte reproduzierbar gestalten; Git, CI / CD, automatisierte Tests, Code-Reviews, Dokumentation, Monitoring, Datenqualität, Zugriffsrechte und nachvollziehbare Datenherkunft sind für dich selbstverständlich\nIdealerweise bringst du Erfahrung mit multimodaler Datenverarbeitung, hybrider Suche, Wissensgraphen oder der Bereitstellung von Daten und Kontext für KI-Agenten mit\nEigenständig entwickelst du tragfähige Lösungen, arbeitest gerne teamübergreifend und vermittelst komplexe technische Sachverhalte zielgruppengerecht; fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sowie eine agile Arbeitsweise runden dein Profil ab\nDas ist uns wichtig:\nUnser Anspruch ist es, allen Kandidat:innen bei gleicher Eignung die gleichen Chancen für den Einstieg bei uns zu bieten. 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