Für unseren Kunden in Frankfurt suchen wir einen Data Engineer (m/w/d). Das Machine Learning-basierten Modellen und Pipelines in der AWS Cloud hat folgenden Inhalt:
Die Leistungen des Auftragnehmers (Dienstleisters) werden sicherstellen, dass die geeigneten MLModelle und Pipelines entworfen und entwickelt werden. Außerdem wird die Unterstützung bei der Konzeptionierung und Abstimmung mit dem Auftraggeber benötigt. Hierfür ist die Planung und Koordinierung von Workshops notwendig. Beratung hinsichtlich der Inbetriebnahme der ML-Modelle und Pipelines wird benötigt.
Weitere Rahmendaten
Einsatzart: Auftrag
Auslastung: 105 %
Branche: Transport – Travel – Logistik
Ihre Aufgaben
• Entwicklung von MLOps Pipelines sowie ML-Modellen;
• Fachliche Unterstützung bei der Entwicklung der IT-Infrastruktur;
• Erstellung von APIs und Integration von Daten in Anwendungen;
• Automatisierung von Datenprozessen;
• Untersuchung von Möglichkeiten zur Verbesserung der Datenqualität und -zuverlässigkeit.
Muss-Anforderungen
• Erfahrungen mit AWS Services und Tools (Mind. 3 Jahre Erfahrung, belegt durch mindestens 1 Projekt-Referenz)
• Erfahrungen mit Amazon SageMaker (Mind. 3 Jahre Erfahrung, belegt durch mindestens 1 Projekt-Referenz)
• Kenntnisse der Programmiersprachen Python/SQL (Mind. 3 Jahre Erfahrung, belegt durch mindestens 1 Projekt-Referenz)
• Data-Science und Machine Learning Kenntnisse (Mind. 3 Jahre Erfahrung, belegt durch mindestens 1 Projekt-Referenz)
Kann-Anforderungen
• AWS Tools/Services: S3, Lambda, Docker, EC2, DynamoDB, CloudFor-mation, CloudWatch, CloudTrail, BO-TO3, aws-cli (Mind. 3 Jahre Erfahrung, belegt durch mindestens 1 Projekt-Referenz)
• Amazon SageMaker: MLOps Pipe-line Aufbau, Modell Re-gistry, Debug, Endpoints (Mind. 3 Jahre Erfahrung, belegt durch mindestens 1 Projekt-Referenz)
• Data-Science/Machine Learning Kenntnisse: XGBoost, pandas, data mining, feature engineering (Mind. 3 Jahre Erfahrung, belegt durch mindestens 1 Projekt-Referenz)
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten mit der Fähigkeit, große Mengen an Informationen zu sammeln, zu orga-nisieren, zu analysieren und zu ver-breiten, mit Aufmerksamkeit für De-tails und Genauigkeit (Mind. 2 Jahre Erfahrung, belegt durch mindestens 1 Projekt-Referenz)
Il n'y a pas d'offres.
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