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Delivery Management für AI & Data Platform

🏛 Ausgeschrieben von FERCHAU GmbH
Contracting📍 Wuppertal 🏢 50% vor Ort 🚀 Start: 02.11.2026 🎓 Senior 🏭 IT/Software 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Delivery Manager zur Unterstützung einer AI & Data Platform. In dieser Rolle verantworten Sie die technische Strukturierung von Anforderungen, Epics und Arbeitspaketen in User Stories und Tickets. Sie steuern die Release-Vorbereitung und Deployment-Readiness, einschließlich Umgebungsmanagement, Zugriffssteuerung, Security Reviews und Monitoring.

Zu Ihren Aufgaben gehört die Erstellung und Validierung von Aufwandsschätzungen auf Basis technischer Analysen sowie die Nachverfolgung des Fortschritts anhand von Engineering-Evidenz wie Pull Requests, Pipeline-Runs oder Infrastrukturänderungen. Sie analysieren Architekturentscheidungen im Hinblick auf Ressourcenbedarf, Abhängigkeiten, Risiken und Terminvorgaben und koordinieren laufende Proof of Concepts sowie deren Integration ins Portfolio. Abschließend erstellen Sie konsolidierte Portfolioberichte mit Status, Risiken und Entscheidungsbedarf.

Sie bringen mehrjährige praktische Erfahrung im Bereich Data-, Machine Learning-, AI-, Cloud- oder Softwareengineering mit. Fundiertes Wissen zum AI-/ML-Lebenszyklus von der Datenaufbereitung über Modellentwicklung bis zu Deployment und Monitoring ist erforderlich. Kenntnisse in Databricks (Delta Lake, Unity Catalog, MLflow), AWS (IAM, Netzwerk, Storage) und Apache Spark sind essentiell. Sie verfügen über Know-how in Infrastruktur als Code (z.B. Terraform), CI/CD-Pipelines und Git-basierten Workflows.

Darüber hinaus sind Sie versiert in Aufwandsschätzungen, Kapazitätsplanungen, Roadmaps und Quartalsplanungen. Erfahrung mit agilen Methoden wie Scrum/Kanban sowie Jira ist erforderlich. Kompetenz im Portfolio- und Stakeholder-Management bis auf Management- und Führungsebene rundet Ihr Profil ab.

Der Standort ist Wuppertal mit hybrider Arbeitsweise. Startdatum: November 2026.

Skills erklärt

AWS
Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
Apache Spark
Open-Source-Framework für verteilte Datenverarbeitung und Datenanalyse; ermöglicht schnelle Verarbeitung großer Datenmengen parallel auf mehreren Computern.
Databricks
Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
Delta Lake
Open-Source-Speicherformat, das strukturierte Daten mit Transaktionsfähigkeit und Versionskontrolle verwaltet und häufig in Big-Data-Umgebungen eingesetzt wird.
Unity Catalog
Datenverwaltungs-Feature in der Databricks-Plattform zur zentralisierten Kontrolle von Daten-Assets und Zugriffsrechten.
MLflow
Open-Source-Framework zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich Experiment-Tracking und Modell-Deployment.
Terraform
Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
CI/CD
Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
IAM
Identity and Access Management – Verwaltung von Benutzeridentitäten und deren Zugriffsberechtigung auf IT-Systeme.
Netzwerk
Verbindung von Computern und Geräten zur Datenübertragung und Ressourcennutzung.
Storage
Speichersysteme und -technologien für Daten, einschließlich Festplatten, SSDs, Cloud-Speicher oder Enterprise-Storage-Lösungen.
Machine Learning
Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
AI
Künstliche Intelligenz; Computersysteme, die Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Lernen und Problemlösung.
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.
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.
Jira
Projektmanagement- und Issue-Tracking-Tool von Atlassian; wird verwendet, um Aufgaben zu planen, zu verfolgen und Workflows zu organisieren.
Aufwandsschätzung
Methode zur Vorhersage von Zeit, Kosten und Ressourcen, die für ein Projekt oder eine Aufgabe benötigt werden.
Kapazitätsplanung
Prozess zur Ermittlung und Abstimmung der verfügbaren Ressourcen (Personal, Maschinen, IT-Systeme) mit dem erwarteten Bedarf.
Stakeholder Management
Methode zur Identifikation, Analyse und Verwaltung der Interessen und Anforderungen aller an einem Projekt beteiligten Personen und Gruppen.
Deployment
Prozess der Bereitstellung und Installation von Software oder Anwendungen in Produktionsumgebungen.
Monitoring
Kontinuierliche Überwachung von Systemen, Anwendungen oder Prozessen zur Erfassung von Leistungsdaten und Erkennung von Problemen.
Infrastruktur als Code
Verwaltung von IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch automatisierte Skripte und Konfigurationsdateien statt manueller Einrichtung.
User Stories
Agile Methode zur Beschreibung von Anforderungen aus Nutzersicht in kurzen, verständlichen Formulierungen für die Softwareentwicklung.
Proof of Concepts
Machbarkeitsstudien oder Prototypen, die zeigen, ob eine Idee oder Technologie in der Praxis funktioniert, bevor sie vollständig umgesetzt wird.

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