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Software Engineer / AI & Data Platform Engineer (m/w/x)
🏛 Ausgeschrieben von ConnectlyWir suchen einen erfahrenen Software Engineer mit Schwerpunkt Data Engineering und AI-Lösungen für die Entwicklung moderner Softwareanwendungen und skalierbarer Datenplattformen im Bereich innovativer Batterieforschung.
Dies ist keine reine Data-Engineering-Position. Gesucht wird ein starker Softwareentwickler mit solider Data-Engineering-Erfahrung, ausgezeichneten Python-Fähigkeiten und echter Leidenschaft für AI, Cloud-native Entwicklung und modernes Software Engineering.
Anforderungen: • Mehrjährige Erfahrung als Software Engineer mit produktionsreifen Python-Anwendungen, sauberer Architektur, APIs, Microservices, Testing und CI/CD • Fundierte praktische Erfahrung mit Databricks, PySpark und SQL, insbesondere beim Aufbau skalierbarer Batch- und Streaming-Datenpipelines • Solide Kenntnisse des Azure Data Stack (Azure Data Factory, ADLS Gen2, Event Hubs) oder vergleichbare AWS-Erfahrung • Praktische Erfahrung in der Entwicklung von AI-gestützten Lösungen mit LLMs, RAG oder ähnlichen Technologien • Erfahrung beim Aufbau zuverlässiger, sicherer und beobachtbarer Cloud-native Anwendungen mit modernen DevOps-Praktiken • Proaktive, selbstgesteuerte Arbeitsweise mit ausgezeichneten Problemlösungsfähigkeiten
Wünschenswert: • Erfahrung mit FastAPI, Uvicorn oder Databricks Apps • Kenntnisse in Event-driven Architectures • Erfahrung in wissenschaftlichen oder Forschungsumgebungen
Projektdetails: Start: Sofort | Dauer: 2 Monate (Verlängerung wahrscheinlich) | 100% Remote nach einwöchigem Onboarding vor Ort | Vollzeit | Englisch erforderlich
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Software Engineering
- Systematische Disziplin zur Planung, Entwicklung, Prüfung und Wartung von Softwareprodukten; umfasst Methoden, Prozesse und Best Practices der Softwareentwicklung.
- Data Engineering
- Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- PySpark
- Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Azure Data Factory
- Cloud-Service von Microsoft zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen; ermöglicht das Verschieben und Transformieren von Daten zwischen verschiedenen Quellen.
- ADLS Gen2
- Azure Data Lake Storage Generation 2; Cloud-Speicherdienst von Microsoft für große Datenmengen mit erweiterten Analysefunktionen.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Gitlab
- Webbasierte Plattform zur Versionskontrolle und Zusammenarbeit bei Softwareentwicklung; ermöglicht Verwaltung von Code-Repositories und CI/CD-Prozessen.
- Microservices
- Architekturansatz, bei dem Anwendungen in kleine, unabhängige Services aufgeteilt werden, die separat entwickelt und betrieben werden.
- APIs
- Schnittstellen, die es verschiedenen Softwareanwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
- LLMs
- Large Language Models – künstliche neuronale Netze für Sprachverarbeitung; werden eingesetzt für Textgenerierung, Analyse und Dialogsysteme.
- RAG
- Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.
- AI Agents
- Autonome Softwareprogramme, die mit ihrer Umgebung interagieren und eigenständig Aufgaben basierend auf Zielen ausführen.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Cloud native Development
- Entwicklungsmethode, die Anwendungen speziell für Cloud-Umgebungen konzipiert, mit Fokus auf Skalierbarkeit, Containerisierung und Microservices.
- DevOps
- Kombination von Entwicklung und Betrieb, die Automatisierung, kontinuierliche Integration und schnellere Bereitstellung von Software ermöglicht.
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Enterprise Architect und AI Platform Strategist mit über 25 Jahren Erfahrung in der Entwicklung, Architektur und Skalierung komplexer Softwareplattformen sowie der Integration moderner AI-Technologien in Enterprise-Umgebungen.
- Senior Backend Developer68 €/h
20+ Jahre Java, 15+ Jahre PHP, 10+ Jahre Frontend – Senior Fullstack-Entwickler mit umfassender Expertise in modernen Web- und Cloud-Technologien.
AI Automation Engineer mit Fokus auf agentische Workflows, LLM-Integration, Fullstack-Entwicklung und intelligente Prozessautomatisierung.
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