Senior Data Engineer (m/w/d) – AWS, LLM & Cloud Infrastructure
🏛 Ausgeschrieben von mund consulting AGFür ein innovatives Projekt im Bereich Transport und Logistik suchen wir einen erfahrenen Senior Data Engineer (m/w/d) mit Schwerpunkt auf Cloud-basierte Datenverarbeitung und KI-Technologien.
Aufgaben: Sie konzipieren, entwickeln und optimieren Datenintegrations- und Datenverarbeitungslösungen. Dazu gehören die Implementierung von Datenpipelines, automatisierte Feature-Extraktion aus textbasierten Daten mittels Large Language Models, strukturierte Datenaufbereitung sowie der Aufbau von Monitoring- und CI/CD-Prozessen. Sie verantworten Tests, Validierungsmechanismen, Deployments, Versionskontrolle und Logging in einer AWS-Umgebung.
Anforderungen: - Mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung mit Amazon Bedrock und Amazon Textract zur automatisierten Datenextraktion und -verarbeitung - Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem produktiven Betrieb von KI- und LLM-Anwendungen mit MLOps- und Observability-Prozessen - Mindestens 5 Jahre Backend-Entwicklung mit Python, FastAPI und Datenbanken - Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit AWS-Cloud-Infrastrukturen, Docker, CI/CD-Prozessen und Infrastructure-as-Code (Terraform) - Fundierte Kenntnisse in Datenbereinigung, -transformation und SQL
Vorteilhaft sind Projekterfahrungen in der Mobilitäts- oder Verkehrsindustrie sowie Kenntnisse in IT-Sicherheitsstandards für Enterprise-Umgebungen.
Rahmen: Standort: Frankfurt am Main mit 95% Remote-Option. Vollzeitposition (40 Stunden/Woche) ab Oktober 2026 mit Option auf Verlängerung. Hybrid-Modell mit flexibler Gestaltung.
Skills erklärt
- LangChain
- Framework zur Entwicklung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs), das die Integration und Verkettung verschiedener KI-Komponenten vereinfacht.
- 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.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- 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.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- LLMs
- Large Language Models – künstliche neuronale Netze für Sprachverarbeitung; werden eingesetzt für Textgenerierung, Analyse und Dialogsysteme.
- 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.
- Github
- Webplattform und Versionskontrollsystem zur Verwaltung von Softwareprojekten, Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Versionierung von Code.
- Jira
- Projektmanagement- und Issue-Tracking-Tool von Atlassian; wird verwendet, um Aufgaben zu planen, zu verfolgen und Workflows zu organisieren.
- Datenbanken
- Systeme zur strukturierten Speicherung, Verwaltung und Abfrage von großen Datenmengen; werden in praktisch allen IT-Anwendungen eingesetzt.
- IT-Sicherheitsstandards
- Regelwerke und Normen wie ISO 27001 oder BSI-Standards, die Anforderungen für Informationssicherheit in Organisationen definieren.
- Infrastructure as Code
- Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
- 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.
- Versionsmanagement
- Verwaltungssystem zur Nachverfolgung von Änderungen an Dateien oder Code, ermöglicht Zusammenarbeit und Rückkehr zu früheren Versionen.
- Microsoft SharePoint
- Plattform von Microsoft zur Zusammenarbeit, Dokumentenverwaltung und Informationsaustausch in Unternehmen.
- Confluence
- Atlassian-Softwaretool zur Erstellung, Verwaltung und gemeinsamen Bearbeitung von Dokumentationen und Wikis im Team.
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