AI Developer for Industrial AI Applications (m/w/d) )

Project overview

Automatisierung des Modell-Retrainings Prozesses

Simulationsbasierte Regleroptimierung

Databricks-basiertes Monitoring

Observability & Monitoring für Edge AI

• Weiterentwicklung der Trainings-Pipeline
• Integration in Krones-Support Prozesse
• Entwicklung und Validierung von Simulationsmodellen für Füllprozesse
• Automatisierte Optimierung von Reglerparametern in der Simulation
• Übertragung und Validierung der optimierten Reglerparameter am realen Testaufbau im Abfülltechnikum
• Überwachung von Datenqualität, Daten-Drifts und Regelkreis-Performance
• Erweiterung bestehender Monitoring-Dashboards
• Entwicklung automatisierter Benachrichtigungen bei Qualitäts- und Performanceabweichungen
• Erfassung, Visualisierung und Alarmierung von Metriken und Logs
• Aufbau einer Echtzeit-Überwachung für Edge-AI-Services mit OpenTelemetry
• Entwicklung von Monitoring- und Alerting-Konzepten vom Edge bis in die Cloud

Project details

Anforderung:

Work experience :

Not explicitly specified, but list of requirements matches senior profile > 8 years of experience

Project language: German / Documentation: German/English

Projektstart: 15.11.2026

Projektende: 31.03.2027 + ext. 31.12.2027

Leistungsort: remote, client locations as per demand

• Proportion remote / onsite mostly remote, approx 3 days/quarter onsite a client location as per indiv. Agreement
• DataBricks oder ähnliche Anwendungen
• Docker, Kubernetes
• Edge- und Cloud-Anwendungen
• TensorFlow ro PyTorch
• Databricks, Data lake and data Lakehouse implementation AWS cloud Services
• Advanced Data Engineering: data modeling, ETL/ELT design, & architecture
• Spark and PySpark
• Python for data engineering
• ML pipeline orchestration and automation
• MLflow or similar
• Terraform / CloudFormation or similar
• Data quality tooling example DQX
• SQL
• Git
• Reinforcement Learning
• KI-unterstützte Programmierung