AI Discovery Senior Engineer DevOps (m/w/d)

Stellenbeschreibung:

Westhouse ist eines der führenden Recruitment-Unternehmen für die Vermittlung hochqualifizierter Fachexperten aus dem gesamten IT-Lifecycle- und Engineering-Bereich.

Für unseren Kunden suchen wir aktuell eine/n

AI Discovery Senior Engineer DevOps (m/w/d) - Remote und Frankfurt

Rahmeninformationen

Referenz:
Start:
Standort: Remote und Frankfurt
Arbeitsumfang: full-time

Ihre Qualifikationen

Praktische Erfahrung in Konzeption, Entwicklung und Produktivsetzung von KI-Systemen und LLM-Lösungen inkl. Anbindung von Vektordatenbanken (Vector Stores) und MLOps/Observability-Prozessen z.B. auf AWS Bedrock (> 3 Jahre Erfahrung)
Nachgewiesene mehrjährige Erfahrung in der Software- und Backend-Entwicklung mit Python, REST-APIs (z. B. FastAPI) und Datenbanken zur Anwendungs- und Wissenspersistierung. (> 5 Jahre Erfahrung)
Cloud & DevOps Erfahrung in Design, Bereitstellung und Betrieb von Cloud-Infrastrukturen (AWS), Containerisierung (Docker), CI/CD-Prozessen sowie Infrastructure-as-Code (z.B. Terraform oder AWS CDK/CloudFormation). (> 3 Jahre Erfahrung)
Erfahrung in der Erstellung produktionsreifer Web-Oberflächen mit JavaScript/TypeScript basierend auf Figma-Wireframes. Mind. 1 Projekt im CV nachvollziehbar.
Praktische Erfahrung in der agilen Softwareentwicklung (Scrum/Kanban/SAFe) und der damit zusammenhängenden strukturierten technischen Dokumentation. (> 5 Jahre Erfahrung)
Erfahrung in der Arbeit mit großen Datenmengen; insbesondere der Bereinigung, Transformation und Aufbereitung von Daten mit Python und SQL.
Projekterfahrungen im Umfeld von Eisenbahnverkehrs- oder Mobilitätsunternehmen.
Erfahrung in der Umsetzung von IT-Sicherheitsstandards in Enterprise-Umgebungen (z. B. OIDC/SSO wie Azure AD/Entra ID, Secrets Management, TLS/CORS sowie DSGVO-Konformität).

Ihre Aufgaben

Implementierung der Datenpipelines zur Aufnahme, Verarbeitung und Bereitstellung der für eine Pilotanwendung benötigten Datenbestände (strukturiert und unstrukturiert) in einer AWS Umgebung
Implementierung von Tests, Validierungsmechanismen und Monitoring-Funktionen für die Datenpipelines sowie die Zielanwendung
Analyse und Behebung technischer Fehler (DevOps)
Einrichtung, Weiterentwicklung und Betrieb von CI/CD-Pipelines für die automatisierte Bereitstellung von Software-Komponenten
Durchführung von Deployments, Versionsmanagement und Release-Unterstützung für die technischen Komponenten der Lösung
Konfiguration und Optimierung der Cloud- und Plattformressourcen zur Gewährleistung eines stabilen und performanten Betriebs
Umsetzung nicht-funktionaler Anforderungen hinsichtlich Logging, Monitoring, Nachvollziehbarkeit und Betriebssicherheit
Erstellung und Pflege der technischen Dokumentation für Datenflüsse, Datenpipelines, Deployments und Betriebsprozesse
Enge Abstimmung mit den AI-/Data-Science-Kollegen zur produktiven Bereitstellung und Integration der entwickelten Modelle