AWS AI & Data Engineer (m/w/d)

Unser Kunde ist auf die Entwicklung und Implementierung innovativer, AWS-basierter Lösungen und Services spezialisiert. In dieser Rolle als AWS AI & Data Engineer sind Sie verantwortlich für die Entwicklung von End-to-End-AI-Lösungen auf der AWS-Plattform. Ihre Aufgaben umfassen die Erstellung von Prototypen bis hin zu skalierbaren, produktionsreifen Anwendungen unter Anwendung von MLOps- und LLMOps-Best Practices. Sie bauen skalierbare Daten- und KI-Infrastrukturen sowie KI-Agenten auf der Basis von AWS-Services wie Amazon Bedrock, AWS Glue, AWS Lambda und Amazon SageMaker. Dabei setzen Sie Generative KI und Machine Learning ein, um intelligente Systeme und RAG-Architekturen mit Vektordatenbanken zu realisieren. In enger Zusammenarbeit mit Data Engineers, Entwicklern und Architekten konzipieren Sie innovative Lösungen und begleiten Kunden von der Ideenfindung bis zum Go-Live. Außerdem automatisieren Sie Deployments, Monitoring und Infrastruktur durch Infrastructure-as-Code-Methoden wie CDK, Terraform und CloudFormation sowie CI/CD-Tools wie CodePipeline und CodeBuild. Das Arbeitsumfeld ist geprägt von flachen Hierarchien und kurzen Entscheidungswegen, was Ihnen die Möglichkeit gibt, aktiv Einfluss auf Projekte und Prozesse zu nehmen. Sie profitieren von externen und internen Weiterbildungsmöglichkeiten sowie einem Buddy-Programm, das Ihnen einen reibungslosen Einstieg und eine schnelle Vernetzung im Team ermöglicht.

Der ideale Kandidat hat ein erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik, Physik oder eine vergleichbare Qualifikation. Erste Berufserfahrung im Bereich Cloud, insbesondere mit AWS, ist von Vorteil, wobei Kenntnisse in Amazon SageMaker, Amazon Bedrock und AWS Lambda besonders geschätzt werden. Sie sollten Erfahrung in der Programmierung mit Python mitbringen, idealerweise ergänzt durch praktische Kenntnisse mit Frameworks wie LangChain, LangGraph oder Strand Agents. Eine Begeisterung für neue Technologien, insbesondere im Bereich Generative KI sowie MLOps- und LLMOps-Ansätze, ist wichtig. Zudem sollten Sie Freude daran haben, mit Kunden zusammenzuarbeiten, deren Anforderungen zu verstehen und Lösungen zu entwickeln, die echten Mehrwert schaffen. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind erforderlich.