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Architekt / Anwendungsarchitekt (m/w/d) - ab Nov. - bis April 26 - fulltime / remote / 10% Nürnberg (DE)
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Liebe Kolleginnen und Kollegen, wir sind aktuell auf der Suche nach eine/r Anwendungsarchitekt (m/w/d)! Projektbeschreibung: Unterstützung eines öffentlichen AI Center of Excellence beim Innovationsmanagement sowie bei der Entwicklung eines MVP für: ·einen „Reuse-before-buy-before-make“-Scanner, ·eine KI-Komponente zur Erkennung toxischer Sprache in internen Kommunikationssystemen. Aufgaben – Senior Architekt Anwendungsarchitektur (m/w/d) ·Konzeption und Erstellung von Machine-Learning-Pipelines in Python für Test- und Produktivumgebungen. ·Entwicklung und Implementierung von Monitoring-Dashboards zur Überwachung produktiver ML-Pipelines. ·Koordination und Abstimmung von Modellupdates (z. B. Versionierung, Schnittstellenänderungen) in enger Zusammenarbeit mit technischen Stakeholdern. Aufgaben – Architekt Anwendungsarchitektur (m/w/d) ·Unterstützung bei der Erstellung von Machine-Learning-Pipelines in Python für Test- und Produktivumgebungen. ·Unterstützung bei der Entwicklung und Umsetzung von Monitoring-Dashboards zur Überwachung produktiver ML-Pipelines. ·Mitarbeit bei der Koordination und Abstimmung von Modellupdates (Versionierung, Schnittstellenänderungen) gemeinsam mit technischen Stakeholdern. Anforderungen / Skills ·Programmiersprachen & Frameworks: Python, ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, scikit-learn) ·Architektur & Schnittstellen: REST-APIs, Microservices ·Container & Deployment: Docker, Kubernetes ·DevOps & Versionierung: Git, Jenkins ·Datenbanken: RDBMS & NoSQL ·Modellierung & Design: UML, BPMN ·Security: Secure Design Principles ·Methodik: Agile Methoden (z. B. Scrum) Rahmenbedingungen Start: 01.11.25 Dauer: bis 30.04.26 + Verlängerung möglich Auslastung: ca. 4 Tage/Woche (Vollzeit) Ort: Remote, ca 10% in Nürnberg Sprache: Deutsch
- einen „Reuse-before-buy-before-make“-Scanner,
- eine KI-Komponente zur Erkennung toxischer Sprache in internen Kommunikationssystemen.
- Konzeption und Erstellung von Machine-Learning-Pipelines in Python für Test- und Produktivumgebungen.
- Entwicklung und Implementierung von Monitoring-Dashboards zur Überwachung produktiver ML-Pipelines.
- Koordination und Abstimmung von Modellupdates (z. B. Versionierung, Schnittstellenänderungen) in enger Zusammenarbeit mit technischen Stakeholdern.
- Unterstützung bei der Erstellung von Machine-Learning-Pipelines in Python für Test- und Produktivumgebungen.
- Unterstützung bei der Entwicklung und Umsetzung von Monitoring-Dashboards zur Überwachung produktiver ML-Pipelines.
- Mitarbeit bei der Koordination und Abstimmung von Modellupdates (Versionierung, Schnittstellenänderungen) gemeinsam mit technischen Stakeholdern.
- Programmiersprachen & Frameworks: Python, ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, scikit-learn)
- Architektur & Schnittstellen: REST-APIs, Microservices
- Container & Deployment: Docker, Kubernetes
- DevOps & Versionierung: Git, Jenkins
- Datenbanken: RDBMS & NoSQL
- Modellierung & Design: UML, BPMN
- Security: Secure Design Principles
- Methodik: Agile Methoden (z. B. Scrum)
Gent Veselaj