Senior Software Architect - Data Platform & AI/ML

Verantwortlichkeiten

• Definieren Sie die End-to-End-Datenplattformarchitektur von der Datenerfassung bis zur GenAI-Entwicklung.
• Implementieren Sie skalierbare Architekturen für KI-Lösungen, die maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, multimodale KI und agentische Systeme umfassen.
• Architektieren Sie mehrschichtige Datenumwandlungspipelines und entwerfen Sie Datenmodelle, die für Analysen und KI/ML-Workloads optimiert sind.
• Erstellen Sie produktionsreife Transformationscodes, die rohe Betriebsdaten in vertrauenswürdige, analysierbare Datensätze umwandeln.
• Richten Sie Datenqualitäts- und Beobachtungsrahmen ein, einschließlich automatisierter Validierung, Schema-Abweichungserkennung, Nachverfolgung der Herkunft und Datenkatalogisierung.
• Stellen Sie sicher, dass die Datenarchitektur mit den Unternehmensstandards, Cybersecurity-Anforderungen, Datenverwaltungsrichtlinien und Compliance-Verpflichtungen übereinstimmt.
• Entwerfen und implementieren Sie die Daten-Sicherheitsarchitektur; definieren Sie Zugriffskontrollen, Datenklassifizierungen und Aufbewahrungsrichtlinien.
• Richten Sie Entwicklungs-Workflows ein – Branching-Strategien, Standards für Pull-Requests, Code-Überprüfungsprozesse und Bereitstellungsverfahren.
• Erstellen Sie CI/CD-Pipelines für Analyseanwendungen und Datenumwandlungen; implementieren Sie automatisierte Tests, Sicherheitsüberprüfungen und Bereitstellungsautomatisierung.
• Definieren, erstellen und entwickeln Sie KI-gesteuerte Softwareprodukte.
• Entwickeln Sie Model Context Protocol (MCP)-Server, die domänenspezifische KI-Funktionen für die Wiederverwendung im gesamten Unternehmen bündeln.
• Erstellen Sie wiederverwendbare UI-Komponenten und Anwendungsvorlagen.

Anforderungen

• Abschluss in Informatik, Softwaretechnik, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich von einer akkreditierten Universität.
• Mindestens 3+ Jahre praktische Erfahrung in der Softwarearchitektur, einschließlich des Aufbaus von Datenplattformen, Pipelines oder Anwendungen in Produktionsumgebungen.
• 2+ Jahre Erfahrung im Aufbau oder in der Integration von KI/ML-Modellen, Anwendungen oder intelligenten Funktionen.
• Schreiben Sie produktionsreife Codes, die Standards erfüllen und die beabsichtigte Funktionalität mit geeigneten Technologien wie Python, Java, C# und TypeScript bereitstellen.
• Erfahrung im Aufbau und in der Implementierung von Cloud-Datenplattformen; Verständnis der Datenarchitektur, ETL/ELT-Muster und bewährter Verfahren im Datenmanagement.
• Nachgewiesene Erfahrung mit Cloud-Datenlagern/Lakehouses wie Databricks, Snowflake, BigQuery und Redshift.
• Expertenkenntnisse in SQL, Abfrageoptimierung und Leistungsoptimierung.
• Fachkenntnisse in Entwicklungsplattformen und -diensten, einschließlich AWS, Visual Studio, Databricks und GitHub.
• Erfahrung in der Implementierung von Sicherheitsrahmen, Zugriffskontrollen und Bereitstellungsautomatisierung.
• Vertrautheit mit ML-Workflows, Merkmalsengineering und Modellbereitstellung; in der Lage, KI/ML in Anwendungen zu integrieren.
• Erfahrung mit Prompt-Design, LLM-Orchestrierung und agentischen Workflows/multi-agentischen Systemen.
• Erfahrung im Aufbau von Lösungen für Lieferketten, Fertigung, Wartung oder Betrieb ist ein großer Vorteil.