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Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).

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Software Engineer / AI & Data Platform Engineer (m/w/x)

🏛 Ausgeschrieben von Connectly
Contracting⏱ 2 Monate (Verlängerung sehr wahrscheinlich)📍 Frankfurt am Main 🏢 0% vor Ort 🎓 Senior 🏭 Fertigung 🌐 Englisch

Wir 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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Untergrenze 15 €Median 90 €Top 10% 115 €

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