Senior Cloud Software Engineer (AWS/AI)

Das Unternehmen sucht einen Senior Cloud Software Engineer mit Fachkenntnissen in AI/ML, der hybrid in unserem Büro in Memphis, TN oder vollständig remote arbeiten kann. ECS sucht einen Senior Cloud Software Engineer mit tiefgreifender Expertise in der Full-Stack-Entwicklung, Cloud-Infrastruktur und AI/ML-Integration. Diese Rolle umfasst das Entwerfen und Bereitstellen intelligenter, skalierbarer Lösungen in AWS-Umgebungen, mit einem starken Fokus auf die Modernisierung analytischer Workflows und die Einbettung von Machine-Learning-Funktionen in geschäftskritische Systeme.

Der ideale Kandidat ist ein vielseitiger Technologe, der in schnelllebigen Umgebungen gedeiht, sich schnell an neue Tools und Plattformen anpasst und konsequent innovative, datengestützte Lösungen liefert. Sie spielen eine Schlüsselrolle beim Übergang von Legacy-Diensten in die Cloud, indem Sie mit einem Team von Entwicklern und Architekten zusammenarbeiten, um widerstandsfähige Plattformen zu schaffen, die fortschrittliche Analysen, Echtzeitverarbeitung und intelligente Automatisierung unterstützen. Sie sollten in der Lage sein, wissenschaftliche Strenge, Geschäftseinblicke und bewährte Ingenieurpraktiken anzuwenden, um komplexe Kundenherausforderungen zu lösen. Dazu gehört die Bewertung der Datenqualität, das Bereitstellen von ML-Modellen und der Aufbau von Systemen, die umsetzbare Erkenntnisse gewinnen.

Sie sind Experte in Informatik, Ingenieurwesen oder Wirtschaft und in der Lage, andere zu betreuen, während Sie Ihr Wissen über Cloud und AI/ML über Teams und Verträge hinweg teilen.

• Leitung des Designs, der Entwicklung und der Bereitstellung von Full-Stack-Softwarelösungen, einschließlich RESTful APIs, modernen JavaScript-basierten Benutzeroberflächen und skalierbaren cloud-nativen Architekturen.
• Architektur und Implementierung komplexer analytischer Workflows und AI/ML-Pipelines, Integration von Modellen in Produktionssysteme für AWS-Dienste.
• Definition und Verwaltung von Datenübertragungsprozessen zwischen internen und externen Systemen, Gewährleistung einer sicheren, hochgradigen Kommunikation und Interoperabilität.
• Anwendung tiefgreifender Expertise in der Softwareentwicklung zur Fehlersuche und Behebung komplexer systemtechnischer Probleme unter Verwendung bewährter Verfahren in der Leistungsoptimierung, Tests und Code-Reviews.
• Schnelles Prototyping intelligenter Anwendungen und analytischer Tools zur Unterstützung dynamischer Kundeninitiativen unter Nutzung von Infrastructure-as-Code und DevOps-Automatisierung.
• Bewertung der Cloud-Infrastruktur und der Datensysteme auf Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz, Optimierung der Bereitstellungen in hybriden Umgebungen.
• Kommunikation komplexer technischer Konzepte klar gegenüber technischen, management- und kundenorientierten Zielgruppen, Übersetzung von Anforderungen in umsetzbare Lösungen.
• Forschung und Analyse der Kundenbedürfnisse zur Bereitstellung maßgeschneiderter, skalierbarer und sicherer Cloud-Anwendungen mit eingebetteten Machine-Learning-Funktionen.
• Überwachung und Verwaltung der bereitgestellten Umgebungen, Gewährleistung der operativen Stabilität, Sicherheit und Leistung.
• Mentoring und Schulung von Teammitgliedern, Teilen von Fachwissen in Cloud-Engineering, Softwareentwicklung und AI/ML-Integration über organisatorische Grenzen hinweg.

• Nachgewiesene Expertise in der Full-Stack-Softwareentwicklung mit einer soliden Grundlage in Java oder C++.
• Praktische Erfahrung mit modernen JavaScript-Frameworks wie React sowie Kenntnisse in NodeJS und Java-Toolchains (NPM, Angular CLI, Maven).
• Praktisches Wissen über die Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen auf AWS unter Verwendung cloud-nativer Methoden.
• Solides Verständnis der Kern-Webtechnologien einschließlich HTML, CSS und JSON.
• Fähigkeit, skalierbare Full-Stack-Anwendungen in Cloud- und Hybridumgebungen zu entwerfen, zu erstellen und zu warten.
• Erfahrung in der Entwicklung analytischer Workflows und intelligenter Datenpipelines zur Unterstützung von Kundeninitiativen.
• Fähigkeit, responsive Benutzeroberflächen mit beliebten JavaScript-Frameworks zu entwerfen und zu implementieren.
• Kompetenz im Aufbau sicherer, produktionsreifer RESTful-Webdienste und APIs.
• Erfahrung in der Bereitstellung und Verwaltung verteilter Messaging-Systeme, insbesondere Kafka.
• Fähigkeit zur Überwachung, Feinabstimmung und Wartung cloudbasierter Umgebungen hinsichtlich Leistung und Zuverlässigkeit.
• Starker Hintergrund in der Gestaltung von Systemen, die große Datenmengen sammeln, speichern und verarbeiten, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, einschließlich der Integration von AI/ML-Modellen.
• Komfortable Arbeit innerhalb agiler Entwicklungsteams und Beitrag zu iterativen Lieferzyklen.

• Cloud-Plattformen: AWS (EC2, Lambda, SageMaker, EMR, S3, DynamoDB, CloudFormation).
• AI/ML-Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, AWS SageMaker.
• Front-End-Entwicklung: React, Angular, Svelte, TypeScript, HTML/CSS.
• Back-End & APIs: Java, Node.js, Flask, REST, GraphQL.
• Containerisierung & Orchestrierung: Docker, Kubernetes, Rancher.
• Datenengineering & -speicher: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, Kafka, JSON.
• Betriebssysteme: Linux, Bash-Scripting.
• Sicherheit & Identität: Keycloak, SAML, OAuth2, Schwachstellenminderung.
• DevOps & Automatisierung: GitLab CI/CD, Jenkins, Ansible, AWS CDK, Terraform.
• Projekt- & Quellmanagement: GitHub, GitLab, Version One.
• Entwicklungsmethodologien: Agile, Scrum, Rapid Prototyping.

• Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Betriebswirtschaft oder gleichwertig.
• US-Bürger oder Green Card-Inhaber (muss berechtigt sein, eine Public Trust Clearance zu erhalten).
• 12+ Jahre allgemeine Erfahrung in Informationssystemen, einschließlich mindestens 8+ Jahre spezialisierte Erfahrung in Cloud-Engineering und Full-Stack-Softwareentwicklung.
• Nachgewiesener Erfolg bei der Zusammenarbeit mit Kunden zur Erfassung von Anforderungen und Bereitstellung skalierbarer AI/ML-fähiger Lösungen.
• Praktische Erfahrung in der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen und Datenpipelines in Cloud-Umgebungen (vorzugsweise AWS).
• Starkes Verständnis des Softwareentwicklungszyklus und agiler Methodologien, mit Schwerpunkt auf datengestützten und intelligenten Anwendungen.