Projektbeschreibung
Senior AI Engineer – Databricks & Azure (m/w/d) (DE)
Constaff GmbH [15012]
Für unseren Kunden in Köln suchen wir einen Senior AI Engineer – Databricks & Azure (m/w/d). Aufgaben: ·Entwicklung produktiver Agentic-AI-Lösungen auf Databricks und Azure ·Entwicklung von KI-Agenten und Multi-Agent-Workflows mit LLMs, Unternehmensdaten und APIs ·Umsetzung von RAG-, Tool-Calling- und Workflow-Architekturen ·Integration von Azure OpenAI und Foundation Models in bestehende Daten- und Applikationslandschaften ·Entwicklung von Datenpipelines mit Python, SQL, Spark und Delta Lake ·Einsatz von Databricks Mosaic AI und MLflow für Entwicklung, Bereitstellung und Monitoring von Modellen und Agenten ·Aufbau von CI/CD- und MLOps-Prozessen sowie einer sicheren und skalierbaren Azure-/Databricks-Architektur Anforderungen: ·Mehrjährige Erfahrung als AI Engineer, Machine Learning Engineer, Data Engineer oder Cloud Engineer ·Praktische Erfahrung mit LLMs, RAG, Embeddings, Vector Search, Tool Calling und/oder Agentic AI ·Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL ·Fundierte Erfahrung mit Databricks, insbesondere Spark, Delta Lake, MLflow, Mosaic AI und/oder Unity Catalog ·Gute Kenntnisse in Microsoft Azure und Azure OpenAI ·Erfahrung mit CI/CD, MLOps und Infrastructure as Code, z. B. Azure DevOps, GitHub Actions, Terraform oder Bicep ·Kenntnisse in Cloud Security, AI Governance sowie API- und Datenintegration ·Erfahrung mit Docker, Kubernetes, Kafka oder Azure Event Hubs von Vorteil Haben Sie Zeit und Interesse an einem spannenden Projekt? Dann freuen wir uns auf Ihre Kontaktaufnahme!
- Entwicklung produktiver Agentic-AI-Lösungen auf Databricks und Azure
- Entwicklung von KI-Agenten und Multi-Agent-Workflows mit LLMs, Unternehmensdaten und APIs
- Umsetzung von RAG-, Tool-Calling- und Workflow-Architekturen
- Integration von Azure OpenAI und Foundation Models in bestehende Daten- und Applikationslandschaften
- Entwicklung von Datenpipelines mit Python, SQL, Spark und Delta Lake
- Einsatz von Databricks Mosaic AI und MLflow für Entwicklung, Bereitstellung und Monitoring von Modellen und Agenten
- Aufbau von CI/CD- und MLOps-Prozessen sowie einer sicheren und skalierbaren Azure-/Databricks-Architektur
- Mehrjährige Erfahrung als AI Engineer, Machine Learning Engineer, Data Engineer oder Cloud Engineer
- Praktische Erfahrung mit LLMs, RAG, Embeddings, Vector Search, Tool Calling und/oder Agentic AI
- Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL
- Fundierte Erfahrung mit Databricks, insbesondere Spark, Delta Lake, MLflow, Mosaic AI und/oder Unity Catalog
- Gute Kenntnisse in Microsoft Azure und Azure OpenAI
- Erfahrung mit CI/CD, MLOps und Infrastructure as Code, z. B. Azure DevOps, GitHub Actions, Terraform oder Bicep
- Kenntnisse in Cloud Security, AI Governance sowie API- und Datenintegration
- Erfahrung mit Docker, Kubernetes, Kafka oder Azure Event Hubs von Vorteil
Julia Barth