Big Data Engineer - ML Analytics & Search (f/m/x)

Unser Kunde ist ein weltweit führender Premium-Hersteller von Automobilen und Motorrädern sowie Anbieter von Premium-Finanz- und Mobilitätsdienstleistungen. Am Standort München suchen wir einen Big Data Engineer - ML Analytics & Search (f/m/x). In dieser spannenden Rolle sind Sie verantwortlich für die Gestaltung und den Aufbau leistungsstarker Such- und Abfrage-Pipelines über PB-große Datenmengen. Sie ermöglichen es ML-Ingenieuren, relevante Fahrzeugszenarien und Sensorbedingungen in Sekundenschnelle zu finden. Darüber hinaus bauen Sie Systeme zur Indizierung und Katalogisierung von Fahrzeugsensordaten auf, einschließlich der Extraktion von Metadaten und der Durchführung von Ähnlichkeitssuchen. Ihre Aufgaben umfassen die Implementierung verteilter Rechenpipelines für die großflächige Datenbewertung sowie die Entwicklung von Pipelines zur automatischen Zusammenstellung und Registrierung von Trainings- und Evaluierungsdatensätzen. Sie optimieren die Kosten und Leistung durch intelligente Partitionierung und Caching-Strategien. In einem dynamischen Team, das Innovation und Zusammenarbeit schätzt, haben Sie die Möglichkeit, die Zukunft der datengestützten Mobilität aktiv mitzugestalten. Sie profitieren von einem inspirierenden Arbeitsumfeld, in dem jede Meinung zählt und Ihre Expertise geschätzt wird.

Der ideale Kandidat verfügt über einen Hochschulabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich und bringt 3-5 Jahre Erfahrung im Bereich Big Data oder Datenengineering mit, insbesondere im Hinblick auf Analytik und Suche über sehr große Datensätze. Starke Kenntnisse in Python und SQL sind erforderlich, ebenso wie Erfahrung mit mindestens einem verteilten Rechenframework. Sie sollten mit spaltenbasierten oder analytischen Speichermethoden und der Abfrageoptimierung auf PB-Skala vertraut sein. Kenntnisse in Such- und Indizierungstechnologien, einschließlich Volltextsuche und vektorbasierter Suche, sind von Vorteil. Praktische Erfahrung mit Kubernetes sowie Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud ist ebenfalls notwendig. Idealerweise haben Sie Erfahrung mit automobilen Messdaten (MDF4/ASAM MDF oder MCAP) und Tools zur Datenverwaltung. Persönliche Eigenschaften wie Teamfähigkeit, analytisches Denken und eine proaktive Arbeitsweise runden Ihr Profil ab.