Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 19.10.2026).
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Senior Backend ML Engineer (Remote)
🏛 Ausgeschrieben von RED GlobalWir suchen einen erfahrenen Senior Backend ML Engineer, um Machine-Learning-Prototypen in skalierbare, produktionsreife Services umzuwandeln. In dieser vollständig remote verfügbaren Position arbeiten Sie eng mit Applied Scientists zusammen und übernehmen die Verantwortung für Backend-Services, APIs und Infrastruktur, die ML-Modelle in der Produktion unterstützen.
Diese 12-monatige Vertragsstelle mit Verlängerungsmöglichkeiten ist innerhalb der EU verfügbar.
Ihre Aufgaben: - Produktionalisierung von ML-Prototypen und Bereitstellung skalierbarer Services auf Kubernetes - Entwicklung und Betrieb von APIs für Echtzeit- und Batch-ML-Inferenz - Verwaltung von GPU-Inferenz-Workloads, Autoscaling und Performance-Optimierung - Gewährleistung von Service-Zuverlässigkeit, Latenz-Management und Incident-Handling - Aufbau und Wartung von Datenpipelines sowie Produktionsüberwachung - Zusammenarbeit mit Applied Scientists zur Produktionalisierung neuer ML-Funktionen
Anforderungen: - Starke Kenntnisse in Java, Kotlin, Scala und Python - Praktische Erfahrung mit Kubernetes, Docker und Infrastructure as Code - Nachgewiesene Erfahrung beim Aufbau und Betrieb produktiver HTTP-APIs - Umfangreiche AWS-Erfahrung (IAM, S3, CI/CD) - Fähigkeit zum Debugging von Live-Produktionssystemen
Vorteilhaft: - Erfahrung mit Triton, TorchServe oder ähnlichen GPU-Inferenz-Plattformen - Kenntnisse in Kafka, Spark oder Databricks
Skills erklärt
- Java
- Programmiersprache, die plattformunabhängig läuft und häufig für Unternehmensanwendungen, Web-Services und Android-Apps verwendet wird.
- Kotlin
- Programmiersprache, die auf der Java Virtual Machine läuft und als moderne Alternative zu Java für Android-Apps und Backend-Entwicklung verwendet wird.
- Scala
- Programmiersprache, die funktionale und objektorientierte Programmierung kombiniert und auf der Java Virtual Machine läuft; wird eingesetzt für die Entwicklung skalierbarer Anwendungen und Big-Data-Verarbeitung.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- 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.
- Infrastructure as Code
- Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
- HTTP-APIs
- Schnittstellen, über die Softwareanwendungen über das HTTP-Protokoll miteinander kommunizieren und Daten austauschen.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- IAM
- Identity and Access Management – Verwaltung von Benutzeridentitäten und deren Zugriffsberechtigung auf IT-Systeme.
- S3
- Amazon Simple Storage Service, ein Cloud-Speicherdienst für große Datenmengen; wird verwendet, um Dateien, Backups und Daten flexibel in der Cloud zu speichern und zu verwalten.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Production debugging
- Fehlersuche und -behebung in laufenden Produktivsystemen, um Probleme in der Live-Umgebung zu diagnostizieren und zu lösen.
- Triton
- Möglicherweise ein spezifisches Softwaretool oder System; ohne weitere Kontexte eine vorsichtige Zuordnung zu Datenverarbeitung oder Netzwerk-Management.
- TorchServe
- Open-Source-Framework von Facebook/Meta zum Bereitstellen und Verwalten von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen.
- GPU inference
- Nutzung von Grafikkarten (GPUs) zur schnellen Ausführung von trainierten KI-Modellen in Produktionsumgebungen; beschleunigt Vorhersagen und Datenverarbeitung.
- Kafka
- Verteilte Streaming-Plattform zur Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit zwischen verschiedenen Systemen.
- Spark
- Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen; wird verwendet um Daten schnell zu analysieren und zu transformieren.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- Data pipelines
- Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
- Production monitoring
- Überwachung von laufenden IT-Systemen und Anwendungen in der Produktionsumgebung; erkennt Ausfälle und Performance-Probleme.
- Autoscaling
- Automatische Anpassung der Rechenkapazität (Server, Ressourcen) basierend auf aktuellem Bedarf, um Leistung zu halten und Kosten zu sparen.
- Load Testing
- Testmethode, bei der ein System mit simulierten Last- oder Nutzungsszenarien belastet wird; dient der Überprüfung von Performance, Stabilität und Skalierbarkeit unter Druck.
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