Planung, Schätzung und Priorisierung technischer Projekte

Rolle: Cloud Solutions Architekt

Aufgaben:

• Erfahrung in der Konstruktion und Entwicklung robusten, skalierbaren und sicheren Cloud-basierten Lösungen
• Multi-Region-Container-Orchesterungsbereitstellung und -Lebenszyklus-Betrieb (Kubernetes)
• Erfahrung in verschiedenen Architekturrollen (Solutions Architect, Technical Architect, Application Architect, Integration Architect)
• Beitrag zur Architekturstrategie auf korporativer Ebene
• Starke Technologie-Integrationsstrategie und effektive Governance-Struktur
• Gestaltung, Lieferung und Evolution bestehender und neuer Technologielösungen
• Schaffung und Umsetzung von Richtlinien, Metriken und Zielen
• Kenntnisse in Cloud-Service-Providern (AWS oder Google Cloud)
  
• Infrastruktur und Policy as Code, DevOps
• Secrets Management Services
• Continuous Integration und Delivery mithilfe von GitOps-Praktiken
• Konzeption der gesamten IT-Architektur und technischen Innovationen der Unternehmens-Produktlinie zusammen mit Softwareentwicklern
• Aufarbeitung vorhandener Systeme mit Hilfe von effizientem Cloud-Technologie Einsatz
• Qualitätssicherung in Zusammenarbeit mit dem Produktmanagement
• Implementierung von neuen Perspektiven und Weiterentwicklung von Bestandssystemen

Praktische Erfahrung in Deep Learning-Technologien

Rolle: Machine Learning Engineer

Aufgaben:

• Kompetenz in Python und/oder Go
• Kompetenz im Shell-Scripting
• Erfahrung mit Continuous Integration (CI)
• Verhandlungssicheres Englisch in Wort und Schrift
• Eigenmotivation bei der Arbeit mit neuen Technologien
• Selbstständigkeit mit hohem Verantwortungsbewusstsein für die Arbeit
• Erfahrung mit Github und/oder Gitlab
• Erfahrung mit Kubernetes, Docker und Container-Technologien, Terraform
• Kenntnisse von NLP Frameworks wie OpenNMT, AllenNLP, OpenNLP, NLTK, Stanford CoreNLP, spaCy, BERT oder anderen relevanten Frameworks
• Berufserfahrung bei der Entwicklung und Debugging in Python
• Berufserfahrung mit Tensorflow/Pytorch
• Ausgezeichnete Fähigkeiten im Bereich CI/CD/DevOps, sowohl bei den Tools als auch bei der Verwendung, insbesondere im Bereich Daten- und Modellautomatisierung
• AWS (SageMaker, CodeBuild, CodePipeline, CloudFormation, Lambda, EventBridge)
• Nachgewiesene Erfahrung im Umgang mit AWS-Infrastruktur oder mindestens einem anderen Cloud-Provider (Google Cloud, Azure)
• Erfahrung mit Machine Learning-Toolkits wie Scikit-learn, HuggingFace, Pytorch Lightning, spaCy, Gensim, Transformer, BERT
• Gute Kenntnisse von Deep Learning-Frameworks wie PyTorch
• Erfahrung mit MLOps und entsprechenden Frameworks für den Lebenszyklus von ML-Modellen (Datenvorverarbeitung, Training, Testing, Überprüfung, Deployment und Überwachung)
• Datenverarbeitung, z.B. ETL, Apache Spark

Erfahrung bei der Gestaltung und Entwicklung von APIs und Websites

Rolle: Cloud Data Analytics Engineer

Aufgaben:

• 2+ Jahre Erfahrung im Bereich Data Engineering
• Starke Kenntnisse in ETL, Data Lake, Data Warehouse und Datenpipelines
• Programmiersprache wie Java, Scala oder Python
• Erfahrung bei der Gestaltung und Entwicklung von APIs und Websites
• Erfahrung mit Continuous Integration / Delivery-Praktiken, speziell mit Github / Gitlab
• Kenntnisse von Datenvisualisierungstools wie PowerBI, Tableau oder Qlik
• Vertrautheit mit Big Data-Tools wie Hadoop, Spark, Hive, Kafka, RDS usw.
• 2+ Jahre kommerzielle Erfahrung in einer datengetriebenen Rolle
• Praktische Erfahrung beim Aufbau von Datenpipelines für strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten
• 2+ Jahre Erfahrung in ML-Pipeline für Streaming / Batch-Workflows
• Ausgezeichnete Programmierfähigkeiten in Python mit Schwerpunkt auf sauberem, wartbaren und robustem Code
• Verständnis von Software Engineering-Konzepten und Best Practices
• Kenntnisse von Test-Frameworks und -Bibliotheken
• Erfahrung mit Analytics (beschreibend, prognostizierend, EDA), Feature Engineering, Algorithmen, Anomalieerkennung, Datenqualitätsbewertung und Python Visualization Libraries (z.B. Matplotlib, Seaborn)
• Erfahrung mit Jupyter-Notebooks und Quellcode-Entwicklung mit Tools wie Pycharm / VScode
• Praktische Erfahrung mit Technologien wie Python, Spark / Pyspark, Hadoop / MapReduce / HIVE usw.
• 3+ Jahre Erfahrung mit Cloudtechnologien AWS, Google Cloud, Azure
• Fließend in Englisch, Deutsch

Skills:

Amazon Athena, , Amazon EMR Data-Warehousing, Amazon Redshift, Amazon Kinesis, Dashboards und Visualisierungen Amazon QuickSight oder Tableau, Datenaufbereitung AWS Glue, DataBrew Datenübermittlung Datenübermittlung in Echtzeit AWS Glue, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK), Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Kinesis Video Streams, AWS Database Migration Service

Erfahrung in der Zusammenarbeit mit externen Partnern und Lieferanten

Rolle: Digital Transformation Specialist

Aufgaben:

• Erstellung von Digitalisierungskonzepten auf Basis moderner Methoden und das entwickeln einer Digitalstrategie
• Das Vorgehen für die Digitale Transformation mit einem interdisziplinären Team konzipieren, das beispielsweise aus Designern, Programmierern, Ingenieuren und Projektleitern besteht
• Leiten und koordinieren mehrerer Digitalisierungsprojekte, welche zusammen auf das große Ziel ? die gesamtheitliche Digitale Transformation ? hinarbeiten
• Überwachen der Umsetzungen und Arbeiten an einer fortwährenden Optimierung der Maßnahmen
• Coaching und fit machen aller Beteiligten für den Digitalen Wandel
• Kundenberatung bei der Auswahl und Einführung von Business Applications (ERP-Systeme, CRM-Systeme, etc.).
• 5+ Jahre in der Analyse und Automatisierung von Geschäftsprozesse und identifizieren von Verbesserungspotenzialen
• Vorbereitung, Durchführung und Dokumentation von Workshops
• Durchführung von Schulungen zur Einführung neuer und bestehender Softwarelösungen mit dem Ziel, Mitarbeitende in der Nutzung zu begeistern
• Fließend in Englisch oder Deutsch
• Kenntnisse in agilen Methoden und Projektmanagement-Tools (z.B. Scrum, Kanban)
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit IT-Abteilungen und -Dienstleistern
• Fähigkeit, technische Konzepte verständlich zu kommunizieren und zu präsentieren
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit externen Partnern und Lieferanten