Ihre Aufgaben:
- Sie entwickeln und betreiben produktive Datenpipelines auf OpenShift- und Kubernetes Plattformen und stellen deren zuverlässigen und skalierbaren Betrieb sicher.
- Sie entwickeln Datenverarbeitungsprozesse und Anwendungen mit Python und PySpark.
- Sie konzipieren und implementieren CI/CD Workflows auf Basis von GitOps, ArgoCD und Docker.
- Sie arbeiten mit modernen DataLake- und Lakehouse-Architekturen sowie Object-Storage-Lösungen wie S3 und MinIO – sowohl in der Cloud als auch On-Premise.
- Sie entwickeln und orchestrieren Datenworkflows mit Werkzeugen wie Dagster oder Airflow und arbeiten mit Technologien wie Apache Iceberg und Nessie.
- Sie entwickeln, trainieren und integrieren Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle für den produktiven Einsatz.
- Darüber hinaus arbeiten Sie an Anwendungsfällen im Bereich Reinforcement Learning.
Ihr Profil:
- Sie verfügen über ein abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Informatik, Natur- oder Ingenieurwissenschaften oder in einer vergleichbaren Fachrichtung.
- Sie bringen mindestens zwei Jahre Berufserfahrung im Data Engineering oder Machine Learning mit.
- Sie verfügen über gute praktische Kenntnisse in Python und PySpark.
- Sie haben praktische Erfahrung in der Entwicklung produktiver Datenpipelines auf OpenShift und Kubernetes.
- Sie haben Erfahrung in CI/CD, GitOps, ArgoCD und Docker und haben entsprechende Deployment Workflows bereits praktisch umgesetzt.
- Sie verfügen über Kenntnisse im Umgang mit Data Lakes und Lakehouses sowie mit Technologien wie S3 und MinIO.
- Sie haben Erfahrung mit Dagster oder Airflow.
- Sie verfügen über praktische Erfahrung mit Apache Iceberg. Kenntnisse in Nessie sind von Vorteil.
- Sie bringen praktische Erfahrung in der Entwicklung von Machine Learning und Deep Learning Modellen mit.
- Kenntnisse und praktische Erfahrung im Bereich Reinforcement Learning runden Ihr Profil ab.
- Erfahrung mit RAG-Systemen und LLMs ist von Vorteil, aber keine Voraussetzung.
- Sie verfügen über gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Art der Stelle: Festanstellung, Vollzeit
Arbeitsort: Zum Teil im Homeoffice in 80687 München
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