Geforderte Skills
- Data Engineering
- ETL/ELT
- Data Lakehouse
- Feature Stores
- MLOps
- Agentic AI
- RAG
- Python
- SQL
- Spark
- PySpark
- CI/CD
- IaC
- APIs
Sprachen: German
Jobbeschreibung
Bringe datengetriebene KI-Lösungen von der Pipeline direkt in den produktiven Betrieb! Für einen Omnichannel-Händler entwickelst du robuste Data Lakehouse-Architekturen, Feature Stores und innovative Agentic-AI-Anwendungen. In dieser Rolle verbindest du saubere ETL/ELT-Pipelines mit performantem MLOps und schaffst echten Mehrwert für automatisierte Geschäfts
Project overview
Bringe datengetriebene KI-Lösungen von der Pipeline direkt in den produktiven Betrieb! Für einen Omnichannel-Händler entwickelst du robuste Data Lakehouse-Architekturen, Feature Stores und innovative Agentic-AI-Anwendungen. In dieser Rolle verbindest du saubere ETL/ELT-Pipelines mit performantem MLOps und schaffst echten Mehrwert für automatisierte Geschäftsprozesse.
Nice to have
Praktische Erfahrung mit Microsoft Azure (Azure OpenAI, AI Search, Data Factory) oder Databricks (Delta Lake, Unity Catalog, MLflow)
Erfahrung in der Entwicklung von Agentic AI (LLM-Orchestrierung mit LangChain, LangGraph) sowie Branchenerfahrung im E-Commerce / Handel
Bist du aktuell verfügbar und passt das zu deinen Kompetenzen? Dann sende mir gerne deinen CV mit Stundensatz an *@*.de / [contact removed].
Ich bin gespannt auf deine Rückmeldung!
Viele Grüße
Pauline Reichenberger
Project details
01.11.2026
Laufzeit: 5 Monate (Vollzeit)
Vollzeit
Remote-Anteil: Bis zu 100% remote
Sprache: Deutsch und Englisch (fließend in Wort und Schrift)
Tätigkeit
Konzeption und Entwicklung robuster ETL/ELT-Pipelines sowie Data-Lakehouse-Architekturen (z. B. Medallion-Architektur) zur Einbindung von E-Commerce-, ERP- und Store-Daten
Aufbau und Weiterentwicklung von Feature Stores sowie Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen inkl. MLOps-Prozessen (Training, Deployment, Monitoring, Retraining)
Entwicklung innovativer Agentic-AI- und RAG-Lösungen zur Automatisierung und Entlastung zentraler Fachbereiche
Bereitstellung von Data Products mit klaren Qualitätsstandards und Automatisierung der Infrastruktur via CI/CD und IaC
Skills
Mehrjährige Praxiserfahrung im Data Engineering (ETL/ELT, Data Lakes, Data Warehouses, Lakehouse-Architekturen)
Nachweisbare Erfahrung im produktiven Betrieb von Machine-Learning-Modellen sowie im Aufbau von Feature Stores
Fundierte Programmierkenntnisse in Python und SQL sowie praktische Erfahrung mit Spark / PySpark
Tiefes Verständnis für skalierbare Systemarchitekturen, APIs, CI/CD-Pipelines und Automatisierung
Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse
Indexiert von der 9am-Meta-Suche. Du bist Job-Anbieter? Listing beanspruchen oder verwalten
Gefunden auf FreelancerMap DE