AI/ML Platform Engineer

In der Rolle als AI/ML Platform Engineer bei unserem Kunden sind Sie verantwortlich für die Gestaltung, den Aufbau und die Wartung einer skalierbaren Infrastruktur, die unsere AI- und Machine Learning-Operationen unterstützt. Sie spielen eine zentrale Rolle bei der Integration großer Sprachmodelle und Skill-Grafiken in verteilte Systeme, die auf AWS basieren, und stellen dabei Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Effizienz sicher. Über die Infrastruktur hinaus werden Sie zur Datenorchestrierung und Modellentwicklung beitragen, um die AI-Lösungen unseres Kunden zukunftssicher zu gestalten. Zu Ihren täglichen Aufgaben gehört es, Produktanforderungen in umsetzbare Engineering-Aufgaben für Ihr Team zu zerlegen und Datenbeschränkungen den Engineering-, Produkt- und Stakeholder-Teams zu erläutern. Sie integrieren AI/ML-Modelle in verteilte Cloud-Architekturen auf AWS und implementieren skalierbare Infrastrukturen mithilfe von AWS-Diensten wie Fargate, Lambda und ECS. Darüber hinaus entwickeln und pflegen Sie robuste Datenpipelines und Orchestrierungsprozesse, verbessern automatisierte Bereitstellungs-, Protokollierungs- und Überwachungs-Setups und tragen zur Textanalyse sowie zu NLP-Modellen bei, um zentrale Geschäftsdaten zu extrahieren und zu strukturieren. Sie arbeiten in einem dynamischen Team, das innovative Lösungen entwickelt und sich kontinuierlich weiterentwickelt.

Um in dieser Position erfolgreich zu sein, sollten Sie ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Statistik oder einer vergleichbaren Qualifikation vorweisen können. Sie bringen Erfahrung in der Entwicklung datenzentrierter Software-Frameworks mit, einschließlich der dazugehörigen Infrastruktur. Eine fundierte Grundlage in der objektorientierten Programmierung (OOP) sowie Kenntnisse in der Linux-basierten Softwareentwicklung sind erforderlich. Zudem sollten Sie Erfahrung mit Container-Technologien wie Docker, Versionskontrolle (GitLab/GitHub) und CI/CD-Pipelines haben. Ein agiles Mindset und Erfahrung mit modernen Entwicklungsmethoden sind ebenfalls von Vorteil. Sie sollten fließend in Wort und Schrift Englisch sprechen. Zu den erforderlichen Fähigkeiten zählen fortgeschrittene Kenntnisse in der modernen Python-Entwicklung, einschließlich Datenbankmanagement und Softwaretests, sowie ein starkes Interesse und praktische Erfahrung in der Cloud-nativen Entwicklung auf AWS. Erfahrung im Aufbau und der Überwachung von Datenpipelines sowie in der Vorbereitung und Manipulation von Datensätzen für die Modellauswertung ist ebenfalls notwendig. Praktische Erfahrung mit den neuesten Entwicklungen in großen Sprachmodellen (LLM) und Vertrautheit mit Datenwissenschafts-Frameworks wie NumPy, pandas und scikit-learn sind wünschenswert.