Senior DevOps Engineer

Einleitung Acuity Analytics ist ein globales, Tech-first Unternehmen, das Finanzinstitute und Corporates dabei unterstützt, durch Research, Data, Analytics und AI-enabled Solutions bessere Entscheidungen zu treffen. Wir kombinieren tiefes Financial-Services-Know-how mit starken Engineering-, Digital- und AI-Capabilities, um komplexe Probleme zu lösen. Mit einem Team von 7.200+ Analysts, Data Specialists und Technologists an 28 Standorten arbeiten wir mit über 800 Organisationen weltweit zusammen – um Effizienz zu steigern, Insights zu liefern und messbaren Impact zu schaffen. Unser Erfolg basiert auf der Stärke unserer Leute: Wir investieren in Talente, fördern Collaboration und schaffen Raum für Wachstum, damit unsere Teams für ihre Clients das Beste rausholen können. Aufgaben Als Senior DevOps Engineer (F/M/X) bist du verantwortlich für den Aufbau, die Weiterentwicklung und den Betrieb einer modernen Plattform auf Databricks - mit Fokus auf robustes Deployment, Monitoring und Governance von Applikationen und Services. Du verbindest Software-Engineering, Cloud-native Architektur und operationale Exzellenz und arbeitest eng mit cross-funktionalen Teams zusammen, um skalierbare, zuverlässige und hochperformante Plattform-Capabilities zu liefern. Design, Entwicklung und Wartung robuster APIs mit Frameworks wie Flask, FastAPI oder DjangoImplementierung und Verwaltung von CI/CD- und ModelOps-Pipelines für effizientes Deployment, Monitoring und GovernanceEntwicklung und Deployment containerisierter Anwendungen mit Docker und KubernetesBetrieb in einer Cloud-nativen Umgebung (bevorzugt Azure) zur Bereitstellung sicherer und skalierbarer LösungenSicherstellung von Reproduzierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Compliance im Application Lifecycle Management Profil Expert-Level Kenntnisse in der Python-EntwicklungNachgewiesene Erfahrung in der Bereitstellung von produktionsreifen APIsStarker DevOps-Hintergrund, einschließlich CI/CD-Implementierung und AutomatisierungFundierte Kenntnisse in Containerisierung (Docker) und Orchestrierung (Kubernetes)Erfahrung mit ModelOps-Praktiken, Tools und FrameworksErfahrung in Cloud-Umgebungen, idealerweise Microsoft AzureStarke Deutsch und Englischkenntnisse Von Vorteil wären: Praktische Erfahrung mit Azure DevOps, Azure Container Registry und Azure Key VaultErfahrung mit Databricks oder anderen modernen DatenplattformenKenntnisse in CI/CD und ModelOps für komplexe Anwendungen, einschließlich automatisierter Tests und DeploymentsVertrautheit mit MLflow oder ähnlichen Tools für Tracking, Registry und Reproduzierbarkeit Wir bieten Workation möglichWeiterbildungsbudgetFlexible Homeoffice-RegelungEGYM Wellpass nach ProbezeitBetriebliche Altersvorsorgeuvm.