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Senior Cloud Engineer (m/w/d) AWS & AI (DE)
[16232]
Für unseren Kunden aus der Branche "Transport / Logistics" suchen wir einen "Senior Cloud Engineer (m/w/d) AWS & AI" auf Contracting-Basis. Start: 15.06.2026 Ende: 31.12.2026 Kapazität: Vollzeit Volumen: 130 Tag(e) Einsatzort: Remote Projektkontext Das Projekt verfolgt das Ziel, eine KI-gestützte Lösung zur automatisierten Fehlererkennung an Betonschwellen im Bahn-Infrastrukturumfeld zu entwickeln. Hierfür werden georeferenzierte Bilddaten und Metadaten aus externen Quellen verarbeitet, angereichert und an eine KI-Engine übergeben, um Schäden und Risse automatisiert zu erkennen, zu bewerten und zu priorisieren. Ziel ist die Optimierung von Instandhaltungsprozessen durch eine effizientere und objektivere Schwelleninspektion. Die technische Umsetzung erfolgt im AWS-Umfeld mit Fokus auf serverlosen Architekturen, KI-gestützter Bildanalyse, CI/CD-Prozessen und dem Betrieb mehrerer Staging-Umgebungen. Das Projekt arbeitet nach SaFE innerhalb eines Capability-Teams in einem ART unter Scrum. Aufgaben: ·Programmierung / Implementierung / Customizing technischer Komponenten in Applikationen auf Basis der genutzten Technologien inkl. dazugehöriger Schnittstellen, Module und entsprechender Datenbanken unter Einhaltung der Standards des Auftraggebers (z.B. Nutzung der standardisierten Entwicklungsumgebungen und Programmierrichtlinien) ·Beheben von Fehlern aus den Testphasen in den Applikationen / Komponenten ·Dokumentation der technischen Komponenten ·Erstellen von Systemdokumentationen ·Erstellen von technischen Lieferpaketen für die betreffenden Applikationen Muss-Anforderungen: ·Containervirtualisierung mit AWS ECS und Fargate / Umsetzung, Wartung und Betrieb – ab 5 Jahre Erfahrung ·GitLab CI/CD / Aufbau und Wartung von Pipelines – ab 5 Jahre Erfahrung ·PyTorch Machine Learning / mehrjährige Erfahrung in der Nutzung dieser Bibliothek – ab 3 Jahre Erfahrung ·Python / Programmierung von Serverless AWS-Services (Lambda) – ab 5 Jahre Erfahrung ·Serverless Architektur AWS / Umsetzung, Wartung und Betrieb – ab 5 Jahre Erfahrung Soll-Anforderungen: ·Erstellen von Berechtigungskonzepten für einen Serverless Service – ab 5 Jahre Erfahrung ·AWS Secrets Manager / Aufbau, Konfiguration und Betrieb – ab 5 Jahre Erfahrung ·Machine Learning Engineering / Erfahrung mit ML-basierten Services – ab 5 Jahre Erfahrung
Für unseren Kunden aus der Branche "Transport / Logistics" suchen wir einen "Senior Cloud Engineer (m/w/d) AWS & AI" auf Contracting-Basis.
Start: 15.06.2026
Ende: 31.12.2026
Kapazität: Vollzeit
Volumen: 130 Tag(e)
Einsatzort: Remote
Projektkontext
Das Projekt verfolgt das Ziel, eine KI-gestützte Lösung zur automatisierten Fehlererkennung an Betonschwellen im Bahn-Infrastrukturumfeld zu entwickeln. Hierfür werden georeferenzierte Bilddaten und Metadaten aus externen Quellen verarbeitet, angereichert und an eine KI-Engine übergeben, um Schäden und Risse automatisiert zu erkennen, zu bewerten und zu priorisieren. Ziel ist die Optimierung von Instandhaltungsprozessen durch eine effizientere und objektivere Schwelleninspektion. Die technische Umsetzung erfolgt im AWS-Umfeld mit Fokus auf serverlosen Architekturen, KI-gestützter Bildanalyse, CI/CD-Prozessen und dem Betrieb mehrerer Staging-Umgebungen. Das Projekt arbeitet nach SaFE innerhalb eines Capability-Teams in einem ART unter Scrum.
Aufgaben:
- Programmierung / Implementierung / Customizing technischer Komponenten in Applikationen auf Basis der genutzten Technologien inkl. dazugehöriger Schnittstellen, Module und entsprechender Datenbanken unter Einhaltung der Standards des Auftraggebers (z.B. Nutzung der standardisierten Entwicklungsumgebungen und Programmierrichtlinien)
- Beheben von Fehlern aus den Testphasen in den Applikationen / Komponenten
- Dokumentation der technischen Komponenten
- Erstellen von Systemdokumentationen
- Erstellen von technischen Lieferpaketen für die betreffenden Applikationen
Muss-Anforderungen:
- Containervirtualisierung mit AWS ECS und Fargate / Umsetzung, Wartung und Betrieb – ab 5 Jahre Erfahrung
- GitLab CI/CD / Aufbau und Wartung von Pipelines – ab 5 Jahre Erfahrung
- PyTorch Machine Learning / mehrjährige Erfahrung in der Nutzung dieser Bibliothek – ab 3 Jahre Erfahrung
- Python / Programmierung von Serverless AWS-Services (Lambda) – ab 5 Jahre Erfahrung
- Serverless Architektur AWS / Umsetzung, Wartung und Betrieb – ab 5 Jahre Erfahrung
Soll-Anforderungen:
- Erstellen von Berechtigungskonzepten für einen Serverless Service – ab 5 Jahre Erfahrung
- AWS Secrets Manager / Aufbau, Konfiguration und Betrieb – ab 5 Jahre Erfahrung
- Machine Learning Engineering / Erfahrung mit ML-basierten Services – ab 5 Jahre Erfahrung
Ekaterina Besel