Data & AI Engineer (m/f/d)
🏛 Ausgeschrieben von Hays AGWir suchen einen erfahrenen Data & AI Engineer für ein Nearshore-Projekt im Remote-Format. Sie werden an der Entwicklung und Wartung von Datenprodukten und -pipelines arbeiten sowie KI-gestützte Lösungen von der Konzeptphase bis zur Produktionsreife umsetzen.
Ihre Aufgaben umfassen die Transformation von Kundenfeedback in verwertbare geschäftliche Erkenntnisse mittels Cloud-Technologien und Generativer KI. Sie entwickeln und betreuen KI-Lösungen wie Feedback-Zusammenfassungen, Knowledge Bots und intelligente Assistenten. Darüber hinaus unterstützen Sie Prompt Engineering, KI-Evaluierung und die Operationalisierung von GenAI-Anwendungsfällen.
Sie arbeiten eng mit Business-Stakeholdern, verschiedenen Plattform-Teams und Architekten zusammen und unterstützen agile Prozesse in einer SAFe-Umgebung. Die Verwaltung von Snowflake-basierten Datenprodukten, Schema-Änderungen und Datenmigration über verschiedene Umgebungen gehört ebenfalls zu Ihren Verantwortungen.
Wir erwarten solide Erfahrung in Softwareentwicklung, Data Engineering, Analytics Engineering oder ähnlichen Bereichen. Nachgewiesene Expertise bei der Umsetzung von GenAI- und LLM-Lösungen ist erforderlich. Sie sollten sicher in Cloud-nativen Umgebungen arbeiten können und Erfahrung mit Python, SQL, GitLab/CI-CD, Terraform, Snowflake, Databricks und ETL-Pipelines mitbringen. Kenntnisse in Microsoft Copilot Studio und REST APIs sind von Vorteil.
Erwartet werden außerdem Erfahrung in Enterprise-Umgebungen mit Governance- und Compliance-Anforderungen sowie sichere Kommunikationsfähigkeiten in funktionsübergreifenden Organisationen. Das Projekt bietet flexible Remote-Arbeit und die Möglichkeit, in einem renommierten Unternehmen tätig zu sein.
Skills erklärt
- Software Development
- Prozess der Planung, Programmierung, Testung und Wartung von Softwareanwendungen.
- Data Engineering
- Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
- AI Development
- Entwicklung von Systemen mit künstlicher Intelligenz, einschließlich Machine Learning und Deep Learning; wird für Automatisierung, Vorhersagen und intelligente Anwendungen genutzt.
- MLOps
- Praktiken und Tools zur Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in Produktion, ähnlich wie DevOps für klassische Software – umfasst Training, Deployment, Monitoring und Wartung von KI-Systemen.
- GenAI
- Künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code zu generieren, basierend auf trainierten Mustern.
- LLM
- Large Language Model – trainierte KI-Modelle mit Milliarden von Parametern zur Verarbeitung und Generierung von natürlicher Sprache.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Gitlab
- Webbasierte Plattform zur Versionskontrolle und Zusammenarbeit bei Softwareentwicklung; ermöglicht Verwaltung von Code-Repositories und CI/CD-Prozessen.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Argo CD
- Tool für kontinuierliche Bereitstellung (CD) in Kubernetes-Umgebungen, das Anwendungen automatisiert aus Git-Repositories deployt.
- Argo Workflows
- Open-Source-Plattform zur Definition und Ausführung von komplexen Workflows und Pipelines in Kubernetes-Umgebungen.
- Terraform
- Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
- Snowflake
- Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenbank- und Data-Warehouse-Plattform; sie wird für Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen eingesetzt.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- ETL-Pipelines
- Datenverarbeitungsprozess (Extract-Transform-Load), der Daten aus Quellen extrahiert, transformiert und in Zielssysteme lädt.
- Microsoft Copilot Studio
- Plattform zur Erstellung und Verwaltung von KI-gestützten Chatbots und virtuellen Assistenten; ermöglicht Automatisierung von Kundeninteraktionen.
- Agentic AI
- Künstliche Intelligenz-Systeme, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen können, ohne ständige menschliche Anleitung.
- REST APIs
- Schnittstellen zur Datenübertragung zwischen Softwaresystemen, die auf HTTP-Protokoll und standardisierten Webmethoden basieren.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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