Data Engineer (AWS, Python, DevOps)
🏛 Ausgeschrieben von mund consulting AGFür ein Projekt im Bereich Transport und Logistik suchen wir einen erfahrenen Data Engineer (m/w/d) mit Schwerpunkt auf AWS, Python und DevOps. Die Position ist zu 95% remote mit Standort in Frankfurt am Main und läuft vom 28. September bis 31. Dezember 2026.
Ihre Aufgaben umfassen die Implementierung von Datenpipelines zur Aufnahme, Verarbeitung und Bereitstellung von Daten in AWS-Umgebungen. Sie entwickeln Tests und Monitoring-Funktionen, richten CI/CD-Pipelines ein und arbeiten eng mit AI- und Data-Science-Teams zusammen.
Wir erwarten umfangreiche praktische Erfahrung in der Konzeption und Produktivsetzung von KI-Systemen und LLM-Lösungen, einschließlich Vektordatenbanken und MLOps-Prozessen (mindestens 3 Jahre). Ihre Backend-Entwicklungserfahrung mit Python, REST-APIs und Datenbanken sollte über 5 Jahre umfassen. Im Cloud- und DevOps-Bereich benötigen wir Kenntnisse in AWS-Infrastruktur-Design, Docker-Containerisierung, CI/CD-Prozessen und Infrastructure-as-Code (Terraform, AWS CDK/CloudFormation) mit mindestens 3 Jahren Erfahrung.
Zusätzlich sollten Sie produktionsreife Web-Oberflächen mit JavaScript/TypeScript basierend auf Figma-Wireframes erstellen können und über mindestens 5 Jahre Erfahrung in agiler Softwareentwicklung (Scrum/Kanban/SAFe) verfügen. Die SAFe® Practice Consultant 6.0 Zertifizierung ist erforderlich.
Vorteilhaft sind Erfahrungen mit großen Datenmengen, Datentransformation mit Python und SQL, Projekterfahrung in der Mobilitätsbranche sowie Kenntnisse in IT-Sicherheitsstandards (OIDC/SSO, Secrets Management, DSGVO-Konformität).
Skills erklärt
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- DevOps
- Kombination von Entwicklung und Betrieb, die Automatisierung, kontinuierliche Integration und schnellere Bereitstellung von Software ermöglicht.
- Docker
- Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
- Terraform
- Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
- AWS CDK
- Infrastructure-as-Code-Framework von Amazon Web Services, das ermöglicht, Cloud-Infrastruktur mit Programmiersprachen wie Python oder TypeScript zu definieren.
- CloudFormation
- AWS-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur durch Code-basierte Templates.
- JavaScript
- Programmiersprache für die Entwicklung interaktiver Funktionen in Webbrowsern und zunehmend auch für Server-Anwendungen.
- TypeScript
- TypeScript ist eine Programmiersprache, die auf JavaScript aufbaut und zusätzlich Typisierung sowie erweiterte Funktionen für größere Projekte bietet.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- REST APIs
- Schnittstellen zur Datenübertragung zwischen Softwaresystemen, die auf HTTP-Protokoll und standardisierten Webmethoden basieren.
- FastAPI
- Modernes Python-Web-Framework für die Entwicklung von APIs; zeichnet sich durch hohe Performance und automatische Dokumentation aus.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Infrastructure as Code
- Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
- Scrum
- Agile Projektmanagement-Methode, die Arbeit in kurzen Zyklen (Sprints) organisiert und regelmäßige Abstimmungen vorsieht.
- Kanban
- Projektmanagement-Methode, bei der Aufgaben auf einem Board in Spalten (z.B. Zu tun, In Arbeit, Fertig) visualisiert und kontinuierlich bearbeitet werden.
- SAFe
- Scaled Agile Framework ist eine Methode zur Skalierung agiler Praktiken auf Unternehmensebene; wird für die Koordination mehrerer agiler Teams und Projekte verwendet.
- LLM
- Large Language Model – trainierte KI-Modelle mit Milliarden von Parametern zur Verarbeitung und Generierung von natürlicher Sprache.
- 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.
- OIDC
- OpenID Connect ist ein Authentifizierungsprotokoll, das Benutzern ermöglicht, sich mit einem Konto bei mehreren Anwendungen anzumelden.
- SSO
- Single Sign-On; Authentifizierungsmechanismus, der Benutzern ermöglicht, sich einmalig anzumelden und auf mehrere Systeme zuzugreifen.
- Azure AD
- Microsoft Azure Active Directory ist ein Cloud-basiertes Identitäts- und Zugriffsverwaltungssystem für Benutzer und Anwendungen.
- Entra ID
- Identitäts- und Zugriffsverwaltungslösung von Microsoft für Authentifizierung und Autorisierung in Cloud- und Hybrid-Umgebungen.
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