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Senior Backend ML Engineer (Remote)

🏛 Ausgeschrieben von RED Global
Contracting⏱ 12 months with extension possibilities💶 Negotiable 🏢 0% vor Ort ⏳ 100% Auslastung 🎓 Senior 🌐 Englisch

Wir 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.
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.
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.

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