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Omnicom ist eine globale Marketing- und Unternehmenskommunikationsgruppe, die Marken und Organisationen aus verschiedenen Branchen betreut. Ihre Agenturnetzwerke bündeln Fachwissen in den Bereichen Werbung, Mediaplanung und Mediaeinkauf, digitales Marketing, Public Relations und integrierte Kommunikation. Die Teams von Omnicom entwickeln kreative, strategische und mediale Programme, die Marken stärken, Zielgruppen erreichen und die Kundenbindung fördern sollen. Die beruflichen Möglichkeiten können die Marketing- und Mediabereiche umfassen, die in ihrem Netzwerk vertreten sind.
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Stellen im Unternehmen

Senior Data Engineer – Technologieberatung (London, hybrid)

Leiten Sie die Umsetzung von Data-Engineering-Projekten für Crederas britische Beratungskunden und entwickeln Sie AWS-Plattformen sowie KI- und ML-Lösungen. Sie betreuen Ingenieurinnen und Ingenieure, steuern Umsetzungsentscheidungen und unterstützen regulierte Projekte im öffentlichen Sektor.

GBVereinigtes Königreich
58.000 £ – 74.000 £ / Jahr
HybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AWSAzureCloudJenkinsPythonSparkSQLTableauTerraform

Beschreibung

  • Umsetzung kundenorientierter Data-Engineering-Projekte in einem vielseitigen Beratungsportfolio
  • Entwicklung moderner, KI-gestützter Datenplattformen auf AWS
  • Entwicklung verteilter Workloads, Batch- und Streaming-Pipelines sowie von Datengrundlagen für Machine Learning, generative KI und LLM-Lösungen
  • Zusammenarbeit mit Architektinnen und Architekten, Technologieberaterinnen und -beratern sowie Stakeholdern des öffentlichen Sektors
  • Verantwortung für komplexe Data-Engineering-Arbeitsströme unter Einhaltung von Zeit-, Budget- und Qualitätsvorgaben
  • Leitung von Teams und Funktion als Eskalationsstelle für Umsetzungsentscheidungen
  • Überführung von Daten- und KI-/ML-Lösungen in den produktiven Betrieb und deren Betrieb
  • Coaching und Mentoring von Ingenieurinnen und Ingenieuren sowie Ansprechpartnerinnen und Ansprechpartnern auf Kundenseite
  • Unterstützung interner Initiativen, Schulungen und der beruflichen Weiterentwicklung
  • Förderung innovativer, hochwertiger Engineering-Praktiken
  • Frühzeitige Erkennung von Umsetzungsrisiken und Koordination funktionsübergreifender Teams zu deren Lösung

Anforderungen

  • Bewerberinnen und Bewerber müssen in den vergangenen fünf Jahren im Vereinigten Königreich gelebt haben
  • Bewerberinnen und Bewerber dürfen sich in diesem Zeitraum nicht länger als sechs aufeinanderfolgende Monate außerhalb des Vereinigten Königreichs aufgehalten haben
  • Eine aktive SC-Sicherheitsfreigabe ist erforderlich
  • Die Einstellung steht unter dem Vorbehalt einer zufriedenstellenden BPSS- und SC-Sicherheitsüberprüfung
  • Effektive Zusammenarbeit in einer kollaborativen Matrixorganisation
  • Aufbau von Datenplattformen mit cloudnativen Diensten oder kommerziellen Produkten für Datenanalyse und Data Warehousing
  • Leitung komplexer Data-Engineering-Projekte mit wenig Anleitung bei gleichzeitiger Einhaltung von Zeitplan, Budget und Qualitätszielen
  • Inklusive Führung von Teams und Funktion als zentrale Eskalationsstelle
  • Entwicklung von Datenpipelines mit Spark, Python oder SQL
  • Nutzung von AWS-Daten- und KI-/ML-Diensten, einschließlich SageMaker
  • Arbeit mit AWS-Big-Data- und Lakehouse-Plattformen wie EMR, Databricks oder Snowflake
  • Entwurf und Implementierung von Data Lakes, Lakehouses oder Data Meshes
  • Verständnis von Datensicherheit, Data Governance und Prinzipien verantwortungsvoller KI
  • Einflussnahme auf Senior Stakeholder und Aufbau vertrauensvoller Beziehungen
  • Antizipation von Projektrisiken und Zusammenstellung multidisziplinärer Expertenteams
  • Fachliche Expertise für mehrere Kunden und Branchen
  • Überführung von Daten- und KI-/ML-Lösungen, einschließlich Anwendungen für generative KI oder LLMs, in den produktiven Betrieb und deren Betrieb
  • Coaching und Mentoring von Ingenieurinnen und Ingenieuren
  • Wünschenswert: Erfahrung mit automatisierten Datenqualitätsprüfungen und Kennzahlen
  • Wünschenswert: Kenntnisse von CI/CD-Tools wie GitHub Actions, Azure DevOps, Jenkins oder CircleCI
  • Wünschenswert: Erfahrung mit LLM- oder Foundation-Model-Anwendungen, LangChain, Vektordatenbanken oder agentischer KI
  • Wünschenswert: Kenntnisse in MLOps und Infrastructure as Code mit Terraform oder CloudFormation
  • Wünschenswert: Erfahrung mit Power BI, Tableau oder Qlik
  • Wünschenswert: Erfahrung mit dem Einsatz von KI- oder agentischen Techniken mit GitHub Copilot, Claude Code oder vergleichbaren Lösungen

Zusatzleistungen

  • Umfassendes Leistungspaket
  • Individuelle Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
  • Zugang zu Schulungen und Weiterbildungsangeboten
  • Möglichkeiten für einen beschleunigten beruflichen Aufstieg auf Grundlage der Leistung
  • Sozialer Austausch durch Teamevents und regelmäßige Aktivitäten
  • Flexibles hybrides Arbeitsmodell

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