Noch keine KI-Analyse
Ausführen: python script_run_ai_scoring.py --profile alex
Geforderte Skills
api
aws
azure
calculus
ci/cd
cloud computing
communication
consulting
data analysis
data engineering
data exploration
data governance
data infrastructure
data manipulation
data science
data warehousing
devops
docker
etl
infrastructure as code
javascript
large language models
linux
machine learning
mlops
monitoring
optimization
project management
python
python web frameworks
relational databases
sql
sso
typescript
vector databases
Stellenbeschreibung
Duration: 4 months+ | Start: 09/2026 | Remote: 80%
Beschreibung
IT
Automatic Data Processing Equipment
Application Programming Interfaces (APIs)
Data Analysis
Big Data
Databases
Data Architecture
Data Infrastructure
Data Integration
Data Transformation
Data Migration
Data Profiling
Data Terminal Equipment
Data Transformation Services
Data Virtualization
Data Warehousing
Database Development
Database Tuning
IBM InfoSphere DataStage
Data Intelligence
Microsoft SQL Server Data Engine (MSDE)
Oracle Data Service Integrator
DataOps
Software Engineering
SQL Databases
Database Engines
Technical Data Management Systems
Automated Data Processing (ADP)
AWS CDK
Data Import/Export
Data Processing
Data Server Interface
Data Science
Azure Data Factory
Database Optimization
Data Assimilation
Data Strategy
Cloudformation
Database Migration
Data Programming
AWS Data Analytics
Terraform
Azure Data Analytics
Data Pipeline
Data Generation
Description
Aufgabenliste:
Projekt: AI-Discovery – Data Engineer (Senior), DB InfraGO AG - Muss angestellt sein!
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
Anforderungsliste
Projekt: AI-Discovery – Data Engineer (Senior), DB InfraGO AG
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
Nachgewiesene mehrjährige Erfahrung in der Software- und Backend-Entwicklung mit Python, REST-APIs (z.B. FastAPI) und Datenbanken zur Anwendungs- und Wissenspersistierung
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)
Erfahrung in der Erstellung produktionsreifer Web-Oberflächen mit JavaScript/TypeScript basierend auf Figma-Wireframes
Praktische Erfahrung in der agilen Softwareentwicklung (Scrum/Kanban/SAFe) und der damit zusammenhängenden strukturierten technischen Dokumentation
Erfahrung in der Arbeit mit großen Datenmengen, insbesondere der Bereinigung, Transformation und Aufbereitung von Daten mit Python und SQL
Projekterfahrung 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)