Required skills
- AI Development
- Industrial AI
- Machine Learning Automation
- ML Pipelines
- Monitoring Solutions
- Edge AI
- Python
- SQL
- Spark
- PySpark
- Data Engineering
- Databricks
- Data Lakes
- Lakehouse Architecture
- AWS
- TensorFlow
- PyTorch
- MLflow
- Docker
- Kubernetes
- Cloud Applications
- Data Modeling
- ETL
- ELT
- Data Quality
- Infrastructure as Code
- Terraform
- Git
Languages: German
Job description
Project overview
Für unseren Kunden suchen wir einen erfahrenen AI Developer für industrielle KI-Anwendungen zur Unterstützung bei der Weiterentwicklung und Automatisierung von Machine-Learning-Prozessen sowie beim Aufbau von Monitoring-Lösungen für Edge-AI-Services.
Responsibilities
Automatisierung und Weiterentwicklung bestehender ML-Trainings-Pipelines sowie Integration in die Support-Prozesse
Entwicklung und Validierung simulationsbasierter Modelle für Füllprozesse
Automatisierte Optimierung von Reglerparametern in Simulationen sowie Validierung am realen Testaufbau im Abfülltechnikum
Aufbau und Erweiterung von Databricks-basierten Monitoring-Lösungen zur Überwachung von Datenqualität, Data Drifts und Regelkreis-Performance
Entwicklung automatisierter Benachrichtigungen bei Qualitäts- und Performanceabweichungen
Konzeption und Umsetzung von Observability- und Monitoring-Lösungen für Edge-AI-Services mit OpenTelemetry
Erfassung, Visualisierung und Alarmierung von Metriken und Logs sowie Aufbau einer durchgängigen Überwachung vom Edge bis in die Cloud
Requirements
Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung industrieller KI- und Machine-Learning-Anwendungen, idealerweise auf Senior-Level mit über 5 Jahren Berufserfahrung
Fundierte Kenntnisse in Python, SQL, Spark/PySpark und Data Engineering
Erfahrung mit Databricks oder vergleichbaren Plattformen sowie Data Lakes und Lakehouse-Architekturen, vorzugsweise in AWS
Kenntnisse in TensorFlow oder PyTorch sowie ML-Pipeline-Orchestrierung und -Automatisierung, z. B. mit MLflow
Erfahrung mit Docker, Kubernetes sowie Edge- und Cloud-Anwendungen
Kenntnisse in Data Modeling, ETL/ELT-Design und Datenqualitäts-Tools, z. B. DQX
Erfahrung mit Infrastructure as Code, z. B. Terraform oder CloudFormation, sowie Git
Wünschenswert: Kenntnisse in Reinforcement Learning und KI-gestützter Programmierung
Projektdetails:
Project details
15.11.2026
Laufzeit: bis 31.03.2027
3-4 Tage/Woche
Ort: Remote, Ca. 3 Tage / Quartal in Bayern
Sprache: Deutsch, Englisch
Telefonische Interviews mit unserem Endkunden können kurzfristig vereinbart werden, mit schneller Entscheidung im Anschluss.
Bei Interesse an diesem Projekt oder wenn Sie hierfür jemanden empfehlen können, kommen Sie gerne auf mich zu.
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