Summary
✨ AI‑Generated
An agile technology initiative is seeking a DevOps Engineer to help turn generative-AI use cases into production-oriented web applications. You will build and operate data pipelines, work with LLMs and vector technologies, integrate REST services, and contribute to CI/CD automation. Strong Python, JavaScript, AWS, and modern DevOps experience are valuable, along with the ability to work through proofs of concept and requirements analysis.
Highlights
Work on an innovative generative-AI initiative, build production-oriented web applications, develop data pipelines, and collaborate in an agile environment focused on practical AI use cases.
Description
Im Rahmen des Projekts "AI-Discovery", als Teil einer agilen Initiativstruktur für Daten- und KI-Lösungen, wird die Pilotierung eines Use Cases im Fahrplanressort eines Transport- und Infrastrukturunternehmens geplant.
Das Team identifiziert, priorisiert und testet Anwendungsfälle auf Basis generativer Künstlicher Intelligenz, insbesondere Large Language Models (LLMs), um die Produktivität und Qualität in administrativen Prozessen langfristig zu erhöhen.
Nach einem erfolgreichen Proof of Concept sowie abgeschlossener Anforderungsanalyse soll der Case in Form einer Webapp produktionsnah umgesetzt werden.
Für dieses Projekt werden ausschließlich Bewerbungen von angestellten Mitarbeiter*innen (von Systemhäusern, IT - Dienstleistern, etc.
) akzeptiert.
Freiberufler*innen können beim Kunden leider nicht vorgestellt werden.
Bitte sehen Sie als Freiberufler*innen von Bewerbungen ab.
Implementierung der Datenpipelines zur Aufnahme, Verarbeitung und Bereitstellung der für eine Pilotanwendung benötigten Datenbestände (strukturiert und unstrukturiert) in einer AWS-UmgebungImplementierung von Tests, Validierungsmechanismen und Monitoring-Funktionen für die Datenpipelines sowie die ZielanwendungAnalyse und Behebung technischer Fehler (DevOps)Einrichtung, Weiterentwicklung und Betrieb von CI/CD-Pipelines für die automatisierte Bereitstellung von Software-KomponentenDurchführung von Deployments, Versionsmanagement und Release-Unterstützung für die technischen Komponenten der LösungKonfiguration und Optimierung der Cloud- und Plattformressourcen zur Gewährleistung eines stabilen und performanten BetriebsUmsetzung nicht-funktionaler Anforderungen hinsichtlich Logging, Monitoring, Nachvollziehbarkeit und BetriebssicherheitErstellung und Pflege der technischen Dokumentation für Datenflüsse, Datenpipelines, Deployments und BetriebsprozesseEnge Abstimmung mit den AI-/Data-Science-Kollegen zur produktiven Bereitstellung und Integration der entwickelten Modelle
Muss-Kriterien
Praktische Erfahrung in Konzeption, Entwicklung und Produktivsetzung von KI-Systemen und LLM-Lösungen inkl.
Anbindung von Vektordatenbanken (Vector Stores) und MLOps/Observability-Prozessen z.B.
auf AWS Bedrock - Erfahrungslevel in Jahren: Intermediate (> 3 Jahre Erfahrung)Nachgewiesene mehrjährige Erfahrung in der Software- und Backend-Entwicklung mit Python, REST-APIs (z.
B.
FastAPI) und Datenbanken zur Anwendungs- und Wissenspersistierung.
- Erfahrungslevel in Jahren: Senior (> 5 Jahre Erfahrung)Cloud & DevOps Erfahrung in Design, Bereitstellung und Betrieb von Cloud-Infrastrukturen (AWS), Containerisierung (Docker), CI/CD-Prozessen sowie Infrastructure-as-Code (z.B.
Terraform oder AWS CDK/CloudFormation).
- Erfahrungslevel in Jahren: Intermediate (> 3 Jahre Erfahrung)Erfahrung in der Erstellung produktionsreifer Web-Oberflächen mit JavaScript/TypeScript basierend auf Figma-Wireframes.
Mind.
1 Projekt im CV nachvollziehbar.
- Anzahl Referenzen: 1Praktische Erfahrung in der agilen Softwareentwicklung (Scrum/Kanban/SAFe) und der damit zusammenhängenden strukturierten technischen Dokumentation.
- Erfahrungslevel in Jahren: Senior (> 5 Jahre Erfahrung)
Soll-Kriterien
Erfahrung in der Arbeit mit großen Datenmengen; insbesondere der Bereinigung, Transformation und Aufbereitung von Daten mit Python und SQL.
- Anzahl Referenzen: 3 (Gewichtung: 40%)Projekterfahrungen im Umfeld von Eisenbahnverkehrs- oder Mobilitätsunternehmen.
- Anzahl Referenzen: 2 (Gewichtung: 30%)Erfahrung in der Umsetzung von IT-Sicherheitsstandards in Enterprise-Umgebungen (z.
B.
OIDC/SSO wie Azure AD/Entra ID, Secrets Management, TLS/CORS sowie DSGVO-Konformität).
- Erfahrungslevel in Jahren: Intermediate (> 3 Jahre Erfahrung) (Gewichtung: 30%)
