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jakob
94 score

Projekt: Google Document AI Entwickler (m/w/d)

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Zum Job

Projektdetails

Unternehmen
Amoria Bond GmbH
Ort
Remote (Hamburg, Germany)
Quelle
Freelancermap Com
Veröffentlicht
10.09.2026
Entdeckt
11.09.2026 03:33
Startdatum
2026-09-11
Remote
100%

Skill-Match (jakob)

Match-Begründung

[94/100] | Matching: 12 (+128) | Missing: 1 (-6) | Ratio Bonus: (+14) | Remote: No | ★(title)=red, ★(context)=yellow, (2x)=count

Noch keine KI-Analyse

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Geforderte Skills

azure calculus classification cloud computing data analysis data governance data mining gcp machine learning optimization process automation python sql

Stellenbeschreibung



Start: 09/2026 | Remote: 100%

Beschreibung

IT
Application Programming Interfaces (APIs)
Automation
Google BigQuery
Document Processing
Azure Machine Learning
Document Process Automation
Google Cloud
Cloud Platform System
Google Data Studio
Google Cloud Functions
Artificial Intelligence Markup Language (AIML)
Description
Beschreibung
Projekt: Google Document AI Entwickler (m/w/d)
Laufzeit: Nach Absprache / langfristige Perspektive möglich
Auslastung: Nach Absprache
Vertragsart: Freelance
Projektbeschreibung
Für ein anspruchsvolles Projekt im Bereich intelligente Dokumentenverarbeitung und -automatisierung suchen wir einen erfahrenen Google Document AI Entwickler (m/w/d) zur Unterstützung eines bestehenden Teams.
Im Fokus steht die Weiterentwicklung einer modernen, skalierbaren Lösung zur automatisierten Verarbeitung und strukturierten Extraktion von Informationen aus unterschiedlichen Dokumenten. Die Dokumentenverarbeitungs-Pipelines basieren auf der Google Cloud Platform (GCP) und insbesondere auf Google Document AI.
Neben strukturierten Dokumenten liegt ein besonderer Schwerpunkt auf der zuverlässigen Verarbeitung unstrukturierter und variierender Dokumentenformate. Bestehende OCR- und Extraktionslogiken sollen analysiert, optimiert und bei Bedarf durch individuell trainierte Custom Extractors erweitert werden.
Die Lösung wird in eine bestehende GCP-Infrastruktur integriert und über Schnittstellen an nachgelagerte Systeme angebunden. Erfahrung mit produktiven Cloud-, ML- und OCR-Systemen sowie mit bestehenden Systemlandschaften ist daher besonders wichtig.
Aufgaben
Konzeption und Implementierung von Dokumentenverarbeitungs-Pipelines auf Basis von Google Document AI
Entwicklung und Weiterentwicklung automatisierter Dokumentenanalyse und Datenextraktion
Konfiguration und Integration verschiedener Document AI Processor
Arbeit mit Form Parser, Custom Document Extractor und Specialized Processors
Training, Anpassung und Optimierung von Custom Extractors
Analyse und Optimierung bestehender OCR- und Extraktionslogiken
Verbesserung der Erkennungs- und Extraktionsqualität bei strukturierten und unstrukturierten Dokumenten
Integration von Document AI in bestehende GCP-Infrastrukturen
Entwicklung und Anbindung von APIs und Schnittstellen
Anbindung nachgelagerter Systeme über Pub/Sub, Cloud Functions/Cloud Run und BigQuery
Entwicklung und Optimierung Python-basierter Komponenten
Analyse und Behebung technischer Fehler sowie Debugging
Sicherstellung hoher Datenqualität und zuverlässiger Datenextraktion
Entwicklung von Mechanismen zur Datenvalidierung und Qualitätssicherung
Optimierung bestehender Prozesse hinsichtlich Performance, Skalierbarkeit und Stabilität
Weiterentwicklung vorhandener Komponenten, Schnittstellen und Systemlandschaften
Abstimmung technischer Anforderungen mit Projektteam und internen Stakeholdern
Anforderungen / SkillsGoogle Cloud / Document AI
Mehrjährige praktische Erfahrung mit der Google Cloud Platform
Fundierte Praxiserfahrung mit Google Document AI
Sehr gute Kenntnisse in der Konfiguration und Nutzung von Document AI Processors
Erfahrung mit Form Parser, Custom Document Extractor und Specialized Processors
Praktische Erfahrung im Training und in der Optimierung von Custom Extractors
Erfahrung in Verarbeitung und Klassifizierung unterschiedlicher Dokumententypen
Kenntnisse in OCR und automatisierter Dokumentenextraktion
Erfahrung mit Qualitätssicherung und Validierung extrahierter Daten
Entwicklung / Backend
Sehr gute Kenntnisse in Python
Erfahrung mit produktiven Backend- und Cloud-Anwendungen
Erfahrung in der Integration von ML-/OCR-Services
Gute Kenntnisse in APIs und Schnittstellen
Erfahrung mit automatisierten Datenverarbeitungsprozessen
Erfahrung mit bestehenden und gewachsenen Code- und Systemlandschaften
Kenntnisse in Fehleranalyse, Debugging und Refactoring
GCP Services
Erfahrung mit Pub/Sub
Erfahrung mit Cloud Functions, Cloud Run oder vergleichbaren serverless Technologien
Erfahrung mit BigQuery
Verständnis für skalierbare und zuverlässige Cloud-Architekturen
Erfahrung mit der Integration verschiedener GCP-Dienste in produktive Anwendungen
Weitere Anforderungen
Verständnis für saubere, wartbare und skalierbare Softwarearchitekturen
Erfahrung mit Analyse und Optimierung bestehender Lösungen
Selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
Fähigkeit, sich schnell in bestehende Systeme und Codebasen einzuarbeiten
Sehr gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse
Ziel des Projekts

Der Schwerpunkt liegt auf Google Document AI, der zuverlässigen Erkennung und Verarbeitung unterschiedlicher Dokumenttypen sowie der Optimierung bestehender OCR- und Extraktionsprozesse. Bei Bedarf sollen individuell trainierte Custom Extractors eingesetzt und weiterentwickelt werden.
Die Lösung soll technisch sauber in die bestehende GCP-Infrastruktur integriert und an nachgelagerte Systeme angebunden werden. Besonderer Fokus liegt auf Datenqualität, stabiler Verarbeitung, Performance, Skalierbarkeit und nachhaltiger technischer Umsetzung.
Es handelt sich ausdrücklich nicht um eine reine Greenfield-Entwicklung. Bestehende Systeme, Komponenten und Schnittstellen sollen verstanden, gezielt erweitert und technisch sauber weiterentwickelt werden.