Senior Data Engineer – AI-Discovery Pilotprojekt (m/w/d)

Project overview

Erstellte Ausschreibung:

Ein Unternehmen aus dem Bereich Bahninfrastruktur/Mobilität sucht im Rahmen eines KI-Pilotprojekts einen Senior Data Engineer zur Entwicklung und zum Betrieb der zugrunde liegenden Datenpipelines und Cloud-Infrastruktur.

Requirements

• Praktische Erfahrung in Konzeption, Entwicklung und Produktivsetzung von KI-Systemen und LLM-Lösungen inkl. Vektordatenbanken und MLOps/Observability-Prozessen (z. B. AWS Bedrock)
• Mehrjährige Erfahrung in Software- und Backend-Entwicklung mit Python, REST-APIs (z. B. FastAPI) und Datenbanken
• Cloud- & DevOps-Erfahrung: AWS-Infrastruktur, Containerisierung (Docker), CI/CD, Infrastructure-as-Code (Terraform oder AWS CDK/CloudFormation)
• Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer Web-Oberflächen mit JavaScript/TypeScript auf Basis von Figma-Wireframes
• Erfahrung mit großen Datenmengen sowie Bereinigung, Transformation und Aufbereitung mit Python und SQL
• Praktische Erfahrung in agiler Softwareentwicklung (Scrum/Kanban/SAFe) inkl. strukturierter technischer Dokumentation

Nice to have

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• Projekterfahrung im Umfeld von Eisenbahnverkehrs- oder Mobilitätsunternehmen
• Erfahrung in der Umsetzung von IT-Sicherheitsstandards in Enterprise-Umgebungen (z. B. OIDC/SSO wie Azure AD/Entra ID, Secrets Management, TLS/CORS, DSGVO-Konformität)

Project details

15.10.2026

Dauer: 6 Monate (Option auf Verlängerung)

Remote/On-Site: Remote

100%

DEINE CHALLENGE:

DEINE TALENTE:

• Implementierung von Datenpipelines zur Aufnahme, Verarbeitung und Bereitstellung strukturierter und unstrukturierter Daten für eine Pilotanwendung in einer AWS-Umgebung
• Implementierung von Tests, Validierungsmechanismen und Monitoring-Funktionen für Datenpipelines und Zielanwendung
• Analyse und Behebung technischer Fehler (DevOps)
• Einrichtung, Weiterentwicklung und Betrieb von CI/CD-Pipelines für die automatisierte Bereitstellung von Software-Komponenten
• Durchführung von Deployments, Versionsmanagement und Release-Unterstützung für die technischen Lösungskomponenten
• Konfiguration und Optimierung von Cloud- und Plattformressourcen für einen stabilen und performanten Betrieb
• Umsetzung nicht-funktionaler Anforderungen hinsichtlich Logging, Monitoring, Nachvollziehbarkeit und Betriebssicherheit
• Erstellung und Pflege technischer Dokumentation zu Datenflüssen, Pipelines, Deployments und Betriebsprozessen
• Enge Abstimmung mit AI-/Data-Science-Kolleg:innen zur produktiven Bereitstellung und Integration entwickelter Modelle

Source notes

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