Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).

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AI & Machine LearningAbgelaufen

Data/AI Developer (m/w/d)

🏛 Ausgeschrieben von Hays AG

Contracting📍 Berlin 🏢 0% vor Ort 🎓 Senior 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Data/AI Developer für ein freiberufliches Projekt an unserem Standort in Berlin. Sie werden ab sofort an dem Aufbau und Betrieb einer Enterprise-KI-Plattform mitwirken und dabei eine Schlüsselrolle in der technischen Gestaltung spielen.

Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung von Referenzarchitekturen und technischen Standards für den Hybrid-Betrieb auf AWS, Databricks und On-Premises-Infrastrukturen. Sie werden Self-Service-Plattformservices für Entwicklungsteams aufbauen und dabei Infrastructure-as-Code-Praktiken mit Terraform, GitOps und modernen DevOps-Ansätzen umsetzen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Implementierung von MLOps-, LLMOps-, CI/CD- und Observability-Konzepten sowie der Sicherstellung von Security-, Compliance- und Governance-Vorgaben.

Als Architekturberater unterstützen Sie Produkt-, Entwicklungs- und Plattformteams und tragen zur Standardisierung von KI- und GenAI-Lösungen bei. Dabei achten Sie auf Skalierbarkeit, Hochverfügbarkeit und Kostenoptimierung.

Sie bringen umfangreiche Erfahrung in Enterprise AI Platform Engineering mit und verfügen über fundierte Kenntnisse in Kubernetes, Docker und Linux. Sie sind versiert in Terraform, Helm, Argo CD oder Flux und haben praktische Erfahrung mit MLflow, Model Serving, RAG und Prompt Management. Ihre Expertise erstreckt sich auf AI Security, Governance (IAM, RBAC, Secrets Management) sowie Observability-Tools wie Prometheus, Grafana und OpenTelemetry. Sehr gute Programmierkenntnisse in Python sind erforderlich; Erfahrung mit Java, C#, Go oder TypeScript ist von Vorteil.

Wir bieten eine abwechslungsreiche Tätigkeit mit Remote-Möglichkeit und kontinuierliche Unterstützung durch unser erfahrenes Team während des Projekts.

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Skills erklärt

AWS: Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
Databricks: Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
Kubernetes: Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
Docker: Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
Linux: Freies Betriebssystem, das als Basis für Server, Desktops und eingebettete Systeme verwendet wird.
Terraform: Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
Helm: Paketmanager für Kubernetes, der vordefinierte Anwendungskonfigurationen (Charts) bereitstellt und deren Deployment vereinfacht.
Argo CD: Tool für kontinuierliche Bereitstellung (CD) in Kubernetes-Umgebungen, das Anwendungen automatisiert aus Git-Repositories deployt.
Flux: Framework oder Tool zur Verwaltung von Anwendungszuständen und Datenflüssen in Softwareanwendungen, häufig im Frontend-Bereich eingesetzt.
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.
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.
MLflow: Open-Source-Framework zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich Experiment-Tracking und Modell-Deployment.
RAG: Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.
CI/CD: Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
AI Security: Anwendung von künstlicher Intelligenz zur Erkennung, Analyse und Abwehr von Sicherheitsbedrohungen in IT-Systemen.
Governance: Regelwerk und Strukturen für Entscheidungsfindung und Kontrolle in Organisationen; definiert Verantwortlichkeiten, Prozesse und Compliance-Anforderungen.
IAM: Identity and Access Management – Verwaltung von Benutzeridentitäten und deren Zugriffsberechtigung auf IT-Systeme.
RBAC: Role-Based Access Control – Zugriffskontrollsystem, das Berechtigungen basierend auf Benutzerrollen verwaltet.
Secrets Management: Verwaltung und Schutz von sensiblen Daten wie Passwörtern, API-Schlüsseln und Zertifikaten in IT-Systemen.
Policy-as-Code: Ansatz, bei dem Sicherheits- und Compliance-Richtlinien als ausführbarer Code definiert und automatisiert durchgesetzt werden.
Observability: Fähigkeit, den Zustand und das Verhalten von IT-Systemen durch Metriken, Logs und Traces zu überwachen und zu verstehen.
Monitoring: Kontinuierliche Überwachung von Systemen, Anwendungen oder Prozessen zur Erfassung von Leistungsdaten und Erkennung von Problemen.
Prometheus: Open-Source-Monitoring- und Alerting-System für IT-Infrastrukturen; wird zur Überwachung von Servern, Anwendungen und Metriken verwendet.
Grafana: Visualisierungs- und Monitoring-Tool, das Metriken und Logs aus verschiedenen Datenquellen grafisch darstellt und zur Überwachung von Systemen eingesetzt wird.
OpenTelemetry: Open-Source-Standard zur Erfassung von Telemetriedaten (Logs, Metriken, Traces) aus Anwendungen für Monitoring und Debugging.
CloudWatch: AWS-Monitoring-Service zur Überwachung von Ressourcen, Anwendungen und Logs in der Cloud.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Java: Programmiersprache, die plattformunabhängig läuft und häufig für Unternehmensanwendungen, Web-Services und Android-Apps verwendet wird.
C: Programmiersprache für Systemprogrammierung und Anwendungsentwicklung, bekannt für Effizienz und Nähe zur Hardware.
Go: Programmiersprache von Google für effiziente, parallele Systemprogrammierung; wird für Backend-Services, CLI-Tools und Cloud-Anwendungen verwendet.
TypeScript: TypeScript ist eine Programmiersprache, die auf JavaScript aufbaut und zusätzlich Typisierung sowie erweiterte Funktionen für größere Projekte bietet.

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