In der Rolle als Senior AI/ML Platform Engineer sind Sie verantwortlich für die Gestaltung, den Aufbau und die Wartung einer skalierbaren Infrastruktur zur Unterstützung von KI- und Machine Learning-Operationen. Sie spielen eine zentrale Rolle bei der Integration großer Sprachmodelle und Fähigkeitsgraphen in verteilte Systeme, die auf AWS basieren, und stellen dabei Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Effizienz sicher. Neben der Infrastruktur werden Sie auch zur Datenorchestrierung und Modellentwicklung beitragen, um die KI-Lösungen des Unternehmens zukunftssicher zu machen. Zu Ihren 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 entwerfen sowie implementieren skalierbare Infrastrukturen unter Verwendung von AWS-Diensten wie Fargate, Lambda und ECS. Darüber hinaus entwickeln und warten Sie robuste Datenpipelines und Orchestrierungsprozesse, verbessern automatisierte Bereitstellungen sowie Logging- und Monitoring-Setups und tragen zur Textanalyse sowie zu NLP-Modellen bei, um zentrale Geschäftsdaten zu extrahieren und zu strukturieren. Das Arbeitsumfeld ist dynamisch und innovativ, und Sie werden Teil eines engagierten Teams, das an der Spitze der Technologie arbeitet.

Um in dieser Position erfolgreich zu sein, sollten Sie über einen Hochschulabschluss in Informatik, Data Science, Statistik oder eine vergleichbare Qualifikation verfügen. Zudem sind mindestens 4 Jahre Branchenerfahrung in der Entwicklung datenorientierter Software-Frameworks, einschließlich Infrastruktur, erforderlich. Sie sollten eine solide Grundlage in der objektorientierten Programmierung haben und über umfassende Kenntnisse in der Softwareentwicklung unter Linux verfügen. Erfahrung mit Container-Technologien wie Docker, Versionskontrolle (GitLab/GitHub) und CI/CD-Pipelines ist ebenfalls notwendig. Ein agiles Mindset und Erfahrung mit modernen Entwicklungsmethoden sind von Vorteil. Sie sollten fließend in Englisch in Wort und Schrift sein. Zu den erforderlichen Fähigkeiten gehören fortgeschrittene Kenntnisse in der modernen Python-Entwicklung, einschließlich Datenbankmanagement und Softwaretests, sowie praktische Erfahrungen in der cloud-nativen Entwicklung auf AWS. Kenntnisse in der Bereitstellung und Verwaltung skalierbarer Cloud-Ressourcen mithilfe von Infrastructure as Code (IaC) Frameworks wie Terraform oder AWS CDK sind ebenfalls wichtig. Ein nachweislicher Erfolg in der Orchestrierung großer Datenpipelines und Erfahrung in der Vorbereitung und Manipulation von Datensätzen für die Modellbewertung sind ebenfalls erforderlich.