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05.03.2026
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Was dich erwartet
Entwicklung moderner Datenpipelines in der Cloud (Azure) oder on-prem
Aktive Mitarbeit an Projekten, die Daten und KI verbinden: von klassischem ML bis hin zu GenAI (RAG, Agentic AI, MCP)
Einsatz eines breiten Tech-Stacks: Python (PyTorch, scikit-learn, FastAPI, LangChain) ergänzt durch Tools wie Spark, Pandas und Airflow
Arbeit mit MLOps-Technologien wie Docker, Kubernetes, Terraform, MLflow oder Azure ML
Kundenkontakt von Workshops bis zur Umsetzung skalierbarer Lösungen
Abwechslungsreicher Alltag zwischen Datenanalyse, Architektur-Design und Implementierung
Zusammenarbeit in einem motivierten, offenen und unkomplizierten Team – professionell und unverkrampft
Raum für Weiterbildung sowie die Möglichkeit, Neues auszuprobieren und voneinander zu lernen
Was du mitbringst
Studium (FH/Uni) in Informatik oder vergleichbare Weiterbildung
Mehrjährige Praxis in der Entwicklung von Datenpipelines
Sehr gute Kenntnisse in Python und im Umgang mit Datenframeworks (z. B. Pandas, Spark)
Erfahrung mit Cloud-Services, vorzugsweise Azure
Sicherer Umgang mit SQL-Datenbanken
Erste Erfahrungen mit Machine Learning oder GenAI (z. B. PyTorch, scikit-learn, LangChain)
Kenntnisse im Bereich MLOps (Docker, Kubernetes, Terraform, MLflow, Azure ML) sind hilfreich
Erfahrung mit Workflow-Tools wie Airflow oder Hive ist ein Vorteil
Vertrautheit mit CI/CD-Pipelines und GitOps rundet das Profil ab
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