Data Engineer (AWS, KI, GenAI) – 95% Remote

AWS CI/CD Pipelines AWS CDK GitOps Infrastructure as Code AWS CloudFormation Terraform GenAI RAG Lake Formation Glue EC2 S3 CloudFront Prompt Engineering Responsible AI Datenschutz

Contracting⏱ 29.06.2026 – 31.12.2026📍 Frankfurt am Main 🏢 5% vor Ort ⏳ 95% Auslastung 🎓 Medior 🏭 Logistik 🌐 Deutsch

Für ein Projekt im Bereich Transport und Logistik suchen wir einen erfahrenen Data Engineer (m/w/d) mit Schwerpunkt auf AWS-Cloud-Services, künstliche Intelligenz und generative KI-Lösungen.

Aufgaben: Sie konzipieren, implementieren und betreiben einen intelligenten Chat-Agent, der Datenquellen erschließt. Dabei entwickeln Sie eine GenAI- und RAG-basierte Lösung, integrieren verschiedene Datenquellen und automatisieren die Cloud-Infrastruktur mittels Infrastructure as Code. Sie etablieren CI/CD-Pipelines und berücksichtigen dabei IT-Sicherheit sowie Datenschutz.

Anforderungen: Sie bringen mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von CI/CD-Pipelines mit AWS CDK und GitOps-Tools mit. Ebenso erforderlich sind 3+ Jahre Erfahrung mit Analytics- und AI-Plattformen in der AWS Cloud sowie mit Infrastructure Automation (CloudFormation, Terraform). Nachgewiesen durch mindestens 2 Referenzen sollten Sie Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von GenAI- und RAG-Lösungen haben. Fundierte Kenntnisse der AWS-Services (Lake Formation, Glue, EC2, S3, CloudFront) sind essentiell.

Vorteilhaft sind Erfahrungen mit Chat-with-Data-Lösungen, Datenanbindung und semantischer Suche, Responsible AI und Datenschutz sowie Prompt Engineering und Evaluierung von Antwortqualität.

Rahmen: Projektarbeit in Frankfurt am Main mit 95% Remote-Option. Laufzeit: Juni bis Dezember 2026. Sozialversicherungspflichtige Anstellung erforderlich.

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Skills erklärt

AWS: Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
CI/CD Pipelines: Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software in Produktionsumgebungen.
AWS CDK: Infrastructure-as-Code-Framework von Amazon Web Services, das ermöglicht, Cloud-Infrastruktur mit Programmiersprachen wie Python oder TypeScript zu definieren.
GitOps: Methode zur Infrastruktur- und Anwendungsverwaltung, bei der Git als zentrale Quelle für Konfigurationen und Deployments dient.
Infrastructure as Code: Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
Terraform: Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
GenAI: Künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code zu generieren, basierend auf trainierten Mustern.
RAG: Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.
EC2: Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud) ist ein Cloud-Computing-Service von Amazon Web Services, der virtuelle Rechenressourcen (Server) bereitstellt, die bedarfsgerecht skaliert werden können.
S3: Amazon Simple Storage Service, ein Cloud-Speicherdienst für große Datenmengen; wird verwendet, um Dateien, Backups und Daten flexibel in der Cloud zu speichern und zu verwalten.
Cloudfront: Content Delivery Network (CDN) von Amazon Web Services zur schnellen Verteilung von Inhalten weltweit; wird eingesetzt, um Websites und Anwendungen schneller zu laden.
Prompt Engineering: Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.
Responsible AI: Ansatz zur Entwicklung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz unter Berücksichtigung von Ethik, Transparenz, Fairness und gesellschaftlicher Verantwortung.
Datenschutz: Fachbereich und Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor unbefugtem Zugriff, Missbrauch und Verlust.

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