Das Unternehmen sucht einen engagierten Big Data Engineer, der sich auf ML Analytics und Suchtechnologien spezialisiert hat. In dieser Rolle gestalten Sie die Zukunft der Mobilität, indem Sie innovative Lösungen entwickeln, die auf großen Datenmengen basieren. Sie werden Teil eines dynamischen Teams, das an der Analyse und Verarbeitung von Petabyte-großen Automobildaten arbeitet. Ihre Hauptaufgaben umfassen das Design und den Aufbau leistungsstarker Such- und Abfrage-Pipelines über große Datenmengen, um ML-Ingenieuren zu helfen, relevante Fahrszenarien und Sensordaten schnell zu finden. Darüber hinaus sind Sie für die Entwicklung und den Betrieb von Indexierungs- und Katalogsystemen verantwortlich, die die Extraktion von Metadaten und die Suche nach Ähnlichkeiten auf Basis von Einbettungen ermöglichen. Sie implementieren verteilte Rechenpipelines zur großflächigen Datenauswertung und optimieren die Kosten und Leistung durch intelligente Partitionierung und Caching-Strategien. Das Unternehmen bietet Ihnen die Möglichkeit, an herausfordernden Projekten zu arbeiten und sich sowohl persönlich als auch beruflich weiterzuentwickeln. Flexible Arbeitszeiten und ein hohes Maß an Arbeitsplatzsicherheit sind ebenfalls Teil des Angebots.

Der ideale Kandidat bringt ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich mit. Sie sollten über 3 bis 5 Jahre Erfahrung im Bereich Big Data oder Datenengineering verfügen, insbesondere mit Fokus auf Analytik und Suche über sehr große Datensätze. Starke Kenntnisse in Python und SQL sind erforderlich, ebenso wie Erfahrung mit mindestens einem verteilten Rechenframework. Sie sollten mit Spalten- oder analytischen Speichersystemen und der Abfrageoptimierung auf PB-Skala vertraut sein. Kenntnisse in Such- und Indexierungstechnologien, einschließlich Volltextsuche und vektorbasierter Suche, sind von Vorteil. Erfahrung mit Kubernetes sowie Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud ist ebenfalls notwendig. Idealerweise haben Sie Erfahrung mit Automobildaten wie MDF4 oder MCAP sowie mit Werkzeugen zur Datenverwaltung und Stream-Verarbeitung.