ai-data-engineer-sap-s4-skills bei SAP SE
SAP SE sucht einen AI Data Engineer mit SAP S/4HANA Expertise für die Entwicklung von Foundation Models für strukturierte Daten. Die Position bietet die Möglichkeit, technische Grundlagen für KI-Innovationen aufzubauen und Datenpipelines für das SAP-RPT-1 Modell zu entwickeln. Arbeiten Sie in einem hybriden Arbeitsmodell in Garching bei München und tragen Sie zu einem der führenden europäischen Foundation Models bei.
So gestaltet sich dein Arbeitsalltag als AI Data Engineer bei SAP
Als AI Data Engineer im Team von SAP-RPT modellierst du die technischen Fundamente für KI-Innovationen und entwickelst datengetriebene Lösungen für Enterprise-Umfelder.
- Entwicklung von Datenpipelines — Du baust skalierbare Lösungen für die Verarbeitung tabularer Daten auf großen Volumina, die als Trainingsdaten für Foundation Models dienen
- Extraktion und Aufbereitung von Daten — Komplexe Datenextraktionen aus verschiedenen Quellen mit Fokus auf Qualitätssicherung und Datenintegrität
- Zusammenarbeit mit Fachexperten — Enge Partnerschaft mit Domain-Experten und Entwicklerteams aus SAP S/4HANA für tiefes Verständnis von Daten und Metadaten
- Tooling und Infrastructure — Hands-on Arbeit mit modernsten Verarbeitungswerkzeugen unter Einhaltung von SAP-Kompliance-Standards
Du hast die Chance, an der Entwicklung eines der wenigen europäischen Foundation Models mitzuwirken und die Lücke zwischen KI-Forschung und unternehmerischer Datenrealität zu schließen.
Diese Qualifikationen bringst du als AI Data Engineer mit
Die Position erfordert solide technische Grundlagen in Datenverarbeitung und SAP-Kenntnisse, ergänzt durch moderne KI-Technologien und Software-Engineering-Expertise.
- Abschlussvoraussetzung — Master-Abschluss in Informatik, Künstlicher Intelligenz oder vergleichbaren Fachrichtungen ist zwingend erforderlich
- SAP-Spezialwissen — Grundlegendes Verständnis von ABAP, SAP S/4HANA Backend, Datenmodell (VDM, CDS Views, RAP, OData) sowie Data Dictionary ist Pflicht
- Python und SQL Expertise — Fortgeschrittene Software-Engineering-Kenntnisse in Python und fundierte SQL-Profundität sind notwendig
- Cloud-Erfahrung — Praxisnahe Kenntnisse in AWS, GCP oder Azure sowie Erfahrung mit großen Datenmengen (>1M Dateien; >10TB Volumen) sind ein Plus
- Berufserfahrung — Mindestens 2 Jahre professionelle Berufserfahrung in relevanten Bereichen
Zusätzlich sind Erfahrung in Datenmodellierung, Machine Learning und Knowledge Graph Technologien (RDF, SPARQL) sowie SAP-Consulting-Erfahrung wünschenswert.
Warum SAP SE ein spannender Arbeitgeber für AI Data Engineers ist
SAP bietet eine einzigartige Kombination aus globaler Reichweite, technologischer Innovation und persönlichem Wachstumspotenzial für talentierte Data Engineers.
- Wirkungsvolle KI-Entwicklung — Du arbeitest an Foundation Models für strukturierte Daten, die SAP-RPT-1 als erste Generation des relationalen Modellportfolios darstellen
- Globale Impact — SAP unterstützt über 400.000 Kunden weltweit bei effizienterer Zusammenarbeit und effektiverer Nutzung von Business Insights
- Kulturelle Werte — Inklusionskultur, Fokus auf Gesundheit und Wohlbefinden sowie flexible Arbeitsmodelle für alle Mitarbeiter
- Weiterbildung — Kontinuierliches Lernen, Skills-Entwicklung und ein Team, das dein Wachstum unterstützt und fördert
- Vielfalt und Gleichberechtigung — Commitment zu Equal Employment Opportunity und Barrierefreiheit im Recruiting-Prozess
Bei SAP glaubst du daran, dass verschiedene Talente die Gesellschaft stärker machen, und investierst in Mitarbeiter, um Vertrauen zu wecken und volles Potenzial zu realisieren.
Deine Benefits im Überblick
Häufige Fragen zu dieser Stelle
Ist Homeoffice in dieser Position möglich oder nur Hybrid?
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Die Position wird als Hybrid angeboten mit 0-10% Reiseanteil. Du arbeitest primär im Homeoffice mit gelegentlichem Bürobezug in Garching bei München. Das flexible Arbeitsmodell unterstützt dein persönliches Wohlbefinden und Work-Life-Balance.
Welche SAP-Kenntnisse sind wirklich notwendig für diese Rolle?
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Ein grundlegendes Verständnis von ABAP, SAP S/4HANA Backend und Datenmodell (VDM, CDS Views, RAP, OData) sowie Data Dictionary ist zwingend erforderlich. Erfahrung in SAP-Consulting ist ein Plus, aber nicht zwingend notwendig für die Position.
Was sind die wichtigsten technischen Skills für den Erfolg?
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Python und SQL sind die Kernskills für diese Position. Zusätzliche Cloud-Kenntnisse (AWS, GCP, Azure) sowie Erfahrung mit großen Datenmengen (>1M Dateien; >10TB Volumen) werden als Plus bewertet. Machine Learning und Knowledge Graph Technologien sind ebenfalls wünschenswert.
Wie sieht die Teamstruktur und Zusammenarbeit aus?
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Du arbeitest eng mit Domain-Experten, SAP S/4HANA Entwicklerteams und Data Scientists zusammen. Die Position erfordert starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, effektiv in multikulturellen Teams zu koordinieren und zusammenzuarbeiten.