Deine Aufgaben
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.