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Senior AI Data Engineer (LLM & AWS)

🏛 Ausgeschrieben von Westhouse Consulting GmbH
Festanstellung⏱ bis 31.12.2026📍 Frankfurt am Main 🏢 5% vor Ort 🚀 Start: 09.10.2026 ⏳ 100% Auslastung 🎓 Senior 🏭 IT/Software 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Senior AI Data Engineer zur Unterstützung eines innovativen Pilotprojekts im Bereich künstliche Intelligenz und Datenverarbeitung. Das Projekt läuft bis Ende 2026 und bietet die Möglichkeit, an zukunftsweisenden Technologien zu arbeiten.

Ihre Hauptaufgaben umfassen die Implementierung und Optimierung von Datenpipelines in einer AWS-Umgebung, die strukturierte und unstrukturierte Datenbestände für eine KI-Anwendung verarbeiten. Sie sind verantwortlich für die Einrichtung und Weiterentwicklung von CI/CD-Pipelines, die automatisierte Bereitstellung von Software-Komponenten sowie das Deployment und Versionsmanagement. Darüber hinaus führen Sie Tests, Validierungsmechanismen und Monitoring-Funktionen durch und beheben technische Fehler im DevOps-Kontext.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Konfiguration und Optimierung von Cloud-Ressourcen zur Gewährleistung stabiler und performanter Systeme. Sie implementieren nicht-funktionale Anforderungen wie Logging, Monitoring und Betriebssicherheit und erstellen umfassende technische Dokumentation für Datenflüsse und Betriebsprozesse.

Für diese Position benötigen Sie mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung mit Amazon Bedrock und Amazon Textract sowie 3 Jahre Erfahrung in der Konzeption und dem produktiven Betrieb von KI- und LLM-Anwendungen. Erforderlich sind zudem nachgewiesene Kenntnisse in automatisierter Feature-Extraktion aus Textdaten mit LLMs, Erfahrung mit LangChain und agentischen Frameworks sowie fundierte MLOps- und Observability-Prozesse.

Die Position ist auf Teilzeitbasis (40 Stunden) mit überwiegend Remote-Arbeit aus Deutschland ausgeschrieben. Zwei Tage vor Ort sind erforderlich. Deutschkenntnisse sind notwendig.

Skills erklärt

LLM
Large Language Model – trainierte KI-Modelle mit Milliarden von Parametern zur Verarbeitung und Generierung von natürlicher Sprache.
AWS
Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
Python
Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
FastAPI
Modernes Python-Web-Framework für die Entwicklung von APIs; zeichnet sich durch hohe Performance und automatische Dokumentation aus.
Docker
Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
CI/CD
Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
Terraform
Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
Infrastructure as Code
Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
LangChain
Framework zur Entwicklung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs), das die Integration und Verkettung verschiedener KI-Komponenten vereinfacht.
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.
Observability
Fähigkeit, den Zustand und das Verhalten von IT-Systemen durch Metriken, Logs und Traces zu überwachen und zu verstehen.
SQL
Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Datenpipelines
Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
DevOps
Kombination von Entwicklung und Betrieb, die Automatisierung, kontinuierliche Integration und schnellere Bereitstellung von Software ermöglicht.
Monitoring
Kontinuierliche Überwachung von Systemen, Anwendungen oder Prozessen zur Erfassung von Leistungsdaten und Erkennung von Problemen.
Logging
Technik zur automatischen Aufzeichnung von Ereignissen und Fehlern in Systemen, um Probleme zu analysieren und nachzuvollziehen.
Datenbanken
Systeme zur strukturierten Speicherung, Verwaltung und Abfrage von großen Datenmengen; werden in praktisch allen IT-Anwendungen eingesetzt.
Datenbereinigung
Prozess zur Identifikation und Korrektur fehlerhafter, unvollständiger oder inkonsistenter Daten; verbessert Datenqualität für zuverlässige Analysen.
Datentransformation
Umwandlung von Daten aus einem Format oder System in ein anderes, um sie nutzbar zu machen oder zwischen Systemen auszutauschen.
IT-Sicherheitsstandards
Regelwerke und Normen wie ISO 27001 oder BSI-Standards, die Anforderungen für Informationssicherheit in Organisationen definieren.
Enterprise-Umgebungen
Großflächige IT-Infrastrukturen in großen Organisationen mit komplexen Anforderungen; wird für die Verwaltung von unternehmensweiten Systemen und Prozessen benötigt.

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