Data & AI Engineer (m/w/d)
Würth Industrie Service GmbH & Co. KG
- LocationBad Mergentheim, Deutschland
- Work typeHybrid
- EmploymentFull-time
- Posted10 November 2026
- SourceBundesagentur für Arbeit job feed
Live checkFirst seen 1 h ago; still listed on Bundesagentur für Arbeit 4 min ago.
At a glance
- LanguagesGerman, English
- Skills and toolsPython, Machine learning, Git, LLMs, Azure
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About the role
Wir sind die Würth Industrie Service GmbH & Co. KG - C-Teile-Partner der produzierenden Industrie. Was uns auszeichnet? Wir sind ein global agierendes Unternehmen, das zugleich die Werte eines Familienunternehmens lebt und Dynamik mit Teamgeist verbindet. Fairness, gegenseitiger Respekt, Vertrauen, Geradlinigkeit, Zuverlässigkeit, Ehrlichkeit und Berechenbarkeit sowie das gemeinsame Feiern von Erfolgen prägen unsere Unternehmenskultur.
Das erwartet Sie
Automatisierung & KI-Projekte: Sie setzen Automatisierungs- und KI-Projekte um - mit dem Ziel, datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen und Prozesse intelligent zu optimieren.
Daten- & KI-Pipelines: Sie entwickeln, betreiben und überwachen Daten- und KI-Pipelines, von der Datenintegration bis zur produktiven Bereitstellung.
AI Engineering & MLOps: Sie adaptieren, trainieren, evaluieren und deployen ML-Modelle, sichern Qualität durch Experimente/Validierung und organisieren Re-Training sowie Monitoring.
Integration in Anwendungen: Sie integrieren Daten- und KI-Modelle in produktive Anwendungen (z. B. über APIs) und sorgen für eine robuste, skalierbare Umsetzung.
Data Engineering: Sie beraten bei Datenarchitektur- und Integrationsfragen, modellieren Daten und stellen Datenprodukte für Analyse- und Reporting-Anwendungen bereit.
Zusammenarbeit & Enablement: Sie arbeiten eng mit Product-, DevOps- und Plattform-Teams zusammen, bringen sich in Code Reviews/Pair Programming ein und bauen nachhaltige Data-&-AI-Kompetenzen mit auf.
Das bringen Sie mit
Fachkompetenz: Sie verfügen über ein abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Data Science, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation.
Kenntnisse: Sie haben sehr gute Kenntnisse in Python (inkl. objektorientierter Programmierung). Daneben haben Sie Grundkenntnisse bei KI-Agenten (Agentic Workflows, Agentensysteme) und in Machine Learning sowie Motivation, den gesamten ML-Lifecycle (Training, Evaluation, Deployment, Monitoring) zu vertiefen.
Erfahrung: Erfahrung mit Versionskontrolle (Git) zeichen Ihr Profil ebenso aus, wie Praxis in Datenverarbeitung und -analyse (z. B. Pandas/NumPy) sowie ein solides Fundament in Statistik/Wahrscheinlichkeiten. Sie haben Erfahrung mit Datenbanken und Datenmodellierung/ETL-Prozessen und hatten idealerweise bereits erste Berührungspunkte mit Cloud-Datenplattformen. Zudem bringen Sie Erfahrungen in Techniken des Natural Language Processings (LLM, RAG) mit.
Zertifizierungen (von Vorteil): Eine Zertifizierung ist wünschenswert, bspw. Azure AI Fundamentals (AI-900), Azure Data Scientist Associate (DP-100) oder Fabric Data Engineer Associate (DP-700).
Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse runden Ihr Profil ab.
Das bieten wir Ihnen
Flexibilität: Privatleben und Job im Gleichgewicht? Das schaffen wir mit flexiblen Arbeitszeiten und Home-Office. Für soziales Engagement können Sie sich zwei Tage pro Jahr bezahlt freistellen lassen. On top haben Sie 30 Tage Urlaub.
Weiterbildung: Wir tun alles dafür, dass Sie sich individuell entwickeln und entfalten können - das reicht von einer fundierten Einarbeitung über zielgerichtete, interne und externe Schulungsreihen sowie eine Auswahl aus über 300 E-Learnings, die ein flexibles Lernen direkt am Arbeitsplatz ermöglichen.
Unternehmenskultur: Gegenseitige Hilfsbereitschaft, das herzliche und respektvolle Miteinander sowie das gemeinsame Feiern bei Teamessen, Teamausflügen, Betriebsfeiern und vieles mehr machen uns aus!
Benefits: Urlaubs-/Weihnachtsgeld, Kindergartenzuschuss, betriebliche Altersvorsorge, ein umfangreiches Gesundheitsmanagement sowie interessante Bonusprogramme zu vergünstigten Konditionen (z. B. im Bereich Reisen, Wohnen, Mode) unterstreichen, dass bei uns der Mensch im Mittelpunkt steht.
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