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Intermediate Data Engineer (m/w/d)

🏛 Ausgeschrieben von Westhouse Consulting GmbH
Festanstellung⏱ 29.06.2026 - 31.12.2026📍 Frankfurt 🏢 7% vor Ort 🎓 Medior 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Intermediate Data Engineer für ein innovatives Projekt im Bereich Generative AI und Datenplattformen. Sie werden remote und vor Ort tätig sein und an der Konzeption, Implementierung und dem Betrieb einer GenAI-/RAG-basierten Lösung für intelligente Datenabfragen arbeiten.

Ihre Hauptaufgaben umfassen die Entwicklung einer technischen Zielarchitektur für Datenanbindung, semantische Suche und Retrieval-Augmented Generation unter Nutzung von AWS-Cloud-Services. Sie integrieren strukturierte und unstrukturierte Datenquellen, implementieren Indexierung und Metadatenmanagement sowie Qualitätssicherungsprozesse.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Umsetzung und Automatisierung der erforderlichen Infrastruktur mittels Infrastructure as Code und DevOps-Werkzeugen. Sie entwickeln, testen und betreiben CI/CD-Pipelines für die Bereitstellung und Weiterentwicklung aller Komponenten. Dabei berücksichtigen Sie durchgehend IT-Sicherheit, Datenschutz, Responsible AI und Governance-Anforderungen.

Zudem evaluieren Sie die Antwortqualität des Systems, optimieren Prompt Engineering und Retrieval-Qualität und vermeiden Halluzinationen. Sie übernehmen Projektmanagement- und Abstimmungsaufgaben im agilen Kontext sowie die Erstellung und Pflege umfassender technischer Dokumentation.

Wir erwarten mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von CI/CD-Pipelines mit AWS CDK und GitOps-Tools im Datenplattform-Kontext. Relevant sind Python-Programmierkenntnisse und entsprechende Zertifizierungen. Das Projekt läuft von Juli bis Dezember 2026 in Vollzeitbeschäftigung mit flexiblen Remote- und Vor-Ort-Anteilen.

Skills erklärt

AWS CDK
Infrastructure-as-Code-Framework von Amazon Web Services, das ermöglicht, Cloud-Infrastruktur mit Programmiersprachen wie Python oder TypeScript zu definieren.
GitOps
Methode zur Infrastruktur- und Anwendungsverwaltung, bei der Git als zentrale Quelle für Konfigurationen und Deployments dient.
CI/CD Pipelines
Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software in Produktionsumgebungen.
Python
Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Infrastructure as Code
Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
Terraform
Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
GenAI
Künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code zu generieren, basierend auf trainierten Mustern.
RAG
Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.
AWS Glue
Cloud-Service von Amazon Web Services zur automatisierten Datenintegration, Bereinigung und Vorbereitung von Daten aus verschiedenen Quellen.
AWS Lambda
Serverless-Computing-Service von Amazon Web Services, der Code ausführt, ohne dass Server bereitgestellt oder verwaltet werden müssen.
Embeddings
Mathematische Darstellung von Wörtern, Bildern oder anderen Daten als Vektoren; ermöglicht es Maschinen, Bedeutungen und Ähnlichkeiten zwischen Inhalten zu verstehen.
Prompt Engineering
Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.
Responsible AI
Ansatz zur Entwicklung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz unter Berücksichtigung von Ethik, Transparenz, Fairness und gesellschaftlicher Verantwortung.
Datenschutz
Fachbereich und Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor unbefugtem Zugriff, Missbrauch und Verlust.

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