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MLOps / Data Engineer (m/w/d) - Databricks

Hybrid

Start: 16.11.2026 | Dauer: 4 Monate++

Projekt-Nr.: 30744

Projektbeschreibung

Für ein Projekt im industriellen Anlagen- und Abfüllumfeld suchen wir einen erfahrenen "MLOps & Data Engineer", der die Automatisierung von ML-Prozessen, simulationsbasierte Regleroptimierung sowie Monitoring- und Observability-Lösungen für Edge- und Cloud-Anwendungen vorantreibt. Zu ihren Aufgaben zählen: - Automatisierung des Modell-Retrainings sowie Weiterentwicklung und Orchestrierung bestehender ML- und Trainings-Pipelines - Entwicklung und Validierung von Simulationsmodellen für Füllprozesse sowie automatisierte Optimierung von Reglerparametern und Übertragung auf den realen Testaufbau - Aufbau und Weiterentwicklung eines Databricks-basierten Monitorings für Datenqualität, Data Drift und Regelkreis-Performance - Konzeption und Umsetzung von Observability, Echtzeit-Monitoring und Alerting für Edge-AI-Services vom Edge bis in die Cloud - Integration der entwickelten Lösungen und Monitoring-Prozesse in bestehende Support-Prozesse Der Einsatz findet mit einer Auslastung von 130-150 Stunden im Monat statt. Es sind 3 Onsite Tage pro Quartal geplant.

Anforderungen

must-have: -Erfahrung mit Databricks bzw. vergleichbaren Plattformen, Data Lakes/Lakehouses sowie Spark/PySpark -Fundierte Kenntnisse im Data Engineering mit Python und SQL, insbesondere Datenmodellierung sowie ETL/ELT-Design und -Architektur -Erfahrung mit MLOps und ML-Pipelines, einschließlich Orchestrierung, Automatisierung, MLflow sowie TensorFlow oder PyTorch -Kenntnisse in Cloud-, Container- und Infrastructure-as-Code-Umgebungen, insbesondere AWS, Docker, Kubernetes sowie Terraform/CloudFormation -Erfahrung mit Monitoring, Observability und Data Quality, beispielsweise OpenTelemetry und DQX, sowie Edge- und Cloud-Anwendungen nice-to-have: -Kenntnisse in Reinforcement Learning -Erfahrung mit KI-unterstützter Programmierung Umfeld: Databricks, Data Lake, Data Lakehouse, AWS Cloud Services, Spark, PySpark, Python, SQL, MLflow, TensorFlow, PyTorch, Docker, Kubernetes, Terraform, CloudFormation, OpenTelemetry, DQX, Git, Reinforcement Learning, Edge AI, KI-unterstützte Programmierung

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