Cloud Data & MLOps Senior Engineer (m/w/d)

prenode GmbH; United States; À distance; USD 80 000 - 140 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Gemeinsame Teamevents

EGYM Wellpass & Betriebliche Altersvor

Kostenlose Getränke, Kaffee, Tee

Essenslieferung mit Cateroo

Stadtmobil (Carsharing)

Umfangreiche Weiterbildungsmögliche

Flexible Arbeitszeiten, Remote Work & 

Workation möglich

Apple Hardware & Modernes Büro mit auf

Résumé du poste

prenode GmbH sucht eine talentierte IT-/Daten-Architektur-Persönlichkeit, die robuste Hybrid-Data-Pipelines entwirft und betreut. Sie bringen Erfahrung mit Cloud-Diensten, Data Lakes und Data Factory mit, arbeiten eng mit Data Scientists zusammen und gestalten End-to-End-MLOps für Kundennetzwerke.

Sie beherrschen Python, Terraform, Docker, Kubernetes sowie Databricks/Spark und kommunizieren sicher auf Deutsch. Flexible Arbeitszeiten, Remote Work und modernste Infrastruktur erwarten Sie.

Qualifications

• Cloud- und Hybrid-Architektur: Erfahrung mit Cloud-Diensten für Datenintegration und -speicherung (z.B. Azure Data Factory, Data Lake).
• Data Engineering & Scripting-Expertise: Sehr gute Kenntnisse in Python und der Umsetzung komplexer Datenstrecken/ML-Modelle in Big-Data-Umgebungen (Databricks/Spark).
• Orchestrierung: Grundkenntnisse in Kubernetes.
• Infrastructure as Code: Terraform, Git, Docker, CI/CD-Pipelines (GitHub Actions) sind von Vorteil.
• Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.

Responsabilités

• Konzeption robuster Hybrid-Data-Pipelines: Du konzipierst Datenstrecken von geschützten On-Premise-Umgebungen in die Cloud und zurück; Zugriffsbeschränkungen löst Du technisch elegant.
• Zentrale KI-Datenarchitektur: Du verantwortest Hauptprozesse der Datenverarbeitung zur Stärkung der AI Use Cases.
• End-to-End MLOps: Du transferierst KI-Modelle aus der Cloud in operative Kundennetze und entwickelst robuste Inferenz-Services.
• Infrastructure as Code: Du realisierst Infrastruktur mittels Terraform und erstellst wiederverwendbare Assets und Standards.
• Team-Zusammenarbeit & ML-Verständnis: Du arbeitest eng mit Data Scientists zusammen und übersetzt ML-Anforderungen in performante Infrastruktur.

Connaissances

Terraform

Git

Docker

CI/CD

GitHub Actions

DevOps

ML-Lifecycle

Python

Databricks/Spark

Azure Data Factory

Data Lake

Azure IoT Hub

Kubernetes

Edge-Infrastructures

Outils

Terraform

Git

Docker

GitHub Actions

Kubernetes

Databricks

Spark

Azure Data Factory

Data Lake

Azure IoT Hub

Description du poste

Was wir bieten

• Eine dynamische und ehrgeizige Umgebung, die dir eine steile Lernkurve und die Möglichkeit zum Wachstum garantiert.
• Eine flexible und moderne Arbeitskultur, die dir die Vorteile der heutigen digitalen Möglichkeiten und Tools bietet.
• Eine innovative neue Technologie und Herangehensweise, die sicherstellt, dass deine tägliche Arbeit sinnvoll und wirkungsvoll ist.
• Ein engagiertes Team, das zusammenarbeiten und voneinander lernen möchte.

Unsere Benefits im Überblick:

• Gemeinsame Teamevents
• EGYM Wellpass & Betriebliche Altersvorsorge
• Kostenlose Getränke, Kaffee, Tee
• Essenslieferung mit Cateroo
• Stadtmobil (Carsharing)
• Umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten
• Flexible Arbeitszeiten, Remote Work & Workation möglich
• Apple Hardware & Modernes Büro mit hochwertiger Ausstattung

Dein Impact

• Konzeption robuster Hybrid-Data-Pipelines: Du konzipierst Datenstrecken, von geschützten On-Premise-Kundenumgebungen in die Cloud und wieder zurück. Zugriffsbeschränkungen löst Du technisch elegant, egal ob Azure, AWS oder andere.
• Zentrale KI-Datenarchitektur: Du verantwortest die Hauptprozesse der Datenverarbeitung, um die Grundlage für AI Use Cases zu stärken und weiterzuentwickeln.
• End-to-End MLOps: Du transferierst KI-Modelle aus der Cloud in die operativen Netzwerke der Kunden und entwickelst Prozesse für zuverlässige lokale Inferenz-Services. Die generalisierbaren Schritte des Data Science verarbeitets Du zu skalierbaren MLOps-Stages weiter.
• Infrastructure as Code: Du realisierst die Infrastruktur mittels Terraform. Du erstellst wiederverwendbare Assets und Standards für ein schnelles und sicheres Aufsetzen komplexer Infrastrukturen (Data Lakes, Cluster) für neue Kunden und Projekte.
• Team-Zusammenarbeit & ML-Verständnis: Du arbeitest eng mit Data Scientists zusammen und bringst ein technisches Verständnis für Machine Learning mit, um deren Anforderungen optimal in eine performante Infrastruktur zu übersetzen.

Dein Profil

• Engineering-Mindset: Du verfügst über Routine in Infrastructure as Code (z.B. Terraform), modernen Workflows wie Git und der Containerisierung (z.B. Docker). Du schreibst Code für modulare, wiederverwendbare Komponenten und hast Interesse an der Professionalisierung von CI/CD-Pipelines, github Actions, DevOps oder ML-Lifecycle-Prozessen. Von Anfang an lebst Du DRY.
• Data Engineering & Scripting-Expertise: Sehr gute Kenntnisse in einer modernen Programmiersprache (z.B. Python) und in der Umsetzung komplexer Datenstrecken so wie ML-Modell-Trainings in Big-Data-Umgebungen (z.B. Databricks/Spark ).
• Cloud- und Hybrid-Architektur: Fundierte Erfahrung mit Cloud-Diensten für Datenintegration und -speicherung (z.B. Azure Data Factory, Data Lake ) und idealerweise im IoT-Umfeld (z.B. Azure IoT Hub ). Du verstehst komplexe "Edge"-Infrastrukturen (Self-hosted Runtimes, Firewalls, VNETs), um Daten aus isolierten Kundenumgebungen nutzbar zu machen.
• Sprache & Schnittstelle: Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sind Voraussetzung. Du kannst technische Anforderungen klar kommunizieren und findest pragmatische Lösungen für komplexe IT-Landschaften.
• Orchestrierung: Grundkenntnisse in der Container-Orchestrierung (z.B. Kubernetes) sind von Vorteil.

Wie wir ticken

• Jeder bei uns handelt wie ein Entrepreneur: Wir lieben die Freiheit selbstbestimmt und mit Wirkung zu arbeiten. Wir fördern flache Hierarchien.
• Wir helfen Innovatoren zu gewinnen: Wir sind Evangelisten der Innovation! Innovation = Idee + Umsetzung + Mehrwert! Unser Ziel ist es, Kunden zu helfen erfolgreich mit ihren Vorhaben zu sein.
• Wir handeln eigenverantwortlich und teamorientiert: Jeder übernimmt die Verantwortung für seine Aufgaben, behält dabei jedoch immer das gemeinsame Ziel im Blick.
• Wir überholen unsere Wettbewerber, indem wir schneller lernen: Wir wollen uns konsequent weiterentwickeln, Neues ausprobieren und Erfahrungen rasch in Verbesserungen umsetzen.
• Wir achten uns, die Dinge, die wir tun und wie wir diese tun: Wir behandeln uns selbst, unsere Mitmenschen und unsere Aufgaben mit Sorgfalt und Respekt.