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Parser ist ein Technologie- und Beratungsunternehmen, das 2018 gegründet wurde und Organisationen dabei unterstützt, künstliche Intelligenz, Daten und Softwareentwicklung für komplexe geschäftliche Anforderungen einzusetzen. Das Leistungsspektrum umfasst die Entwicklung individueller Software, die Nutzung von KI und Daten, Produktdesign sowie Beratung zur digitalen Transformation. Parser arbeitet mit Technologieverantwortlichen zusammen, um anpassungsfähige Lösungen zu entwickeln, die auf ihre Ziele zugeschnitten sind, und verbindet technische Expertise mit einem Fokus auf praxisnaher Innovation und langfristigen Kundenbeziehungen.
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Stellen im Unternehmen

Senior Backend Engineer, MLOps

Entwickle skalierbare MLOps-Infrastruktur für einen weltweit führenden Anbieter der Reisebranche, darunter Datenpipelines, Modellbereitstellung und Echtzeit-Machine-Learning-Systeme. Werde Teil von Parsers hybridem Team in Spanien.

ESSpanienHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischBackend-EntwicklerSoftwareentwickler
AWSCloudDockerJavaKafkaPythonSpark

Beschreibung

  • Entwickle skalierbare Infrastruktur für das Training, die Bereitstellung und das Batch- oder Echtzeit-Serving von Machine-Learning-Modellen.
  • Erstelle und pflege Datenpipelines für die Verarbeitung großer Datenmengen und das Feature Engineering.
  • Optimiere die Rechennutzung und verbessere die Leistung der Modellbereitstellung in ML-Systemen.
  • Richte Monitoring, Logging und Alerting für ML-Systeme ein.
  • Wirke an der Entwicklung von MLOps-Praktiken mit, einschließlich CI/CD-Pipelines.
  • Arbeite mit Data Scientists zusammen, um Modelle aus der Entwicklung in den Produktivbetrieb zu überführen.
  • Bewerte neue Technologien und integriere sie.
  • Unterstütze Junior Engineers durch Mentoring.
  • Erkläre technische Lösungen unterschiedlichen Stakeholdern.

Anforderungen

  • Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Software Engineering oder einem verwandten technischen Fachgebiet.
  • In der Regel 6–7 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, Datenentwicklung oder im Machine Learning Engineering.
  • Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeit.
  • Sehr gute Java-Kenntnisse; Python-Kenntnisse sind wünschenswert.
  • Verständnis von Machine-Learning-Algorithmen und Modellarchitekturen.
  • Erfahrung mit der Entwicklung skalierbarer und zuverlässiger Machine-Learning-Systeme.
  • Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS.
  • Erfahrung mit Docker oder anderen Containerisierungslösungen.
  • Erfahrung mit skalierbaren Datensystemen wie Spark oder Kafka.
  • Vertrautheit mit CI/CD-Tools wie GitHub Actions.
  • Vertrautheit mit Technologien für die Modellbereitstellung wie MLflow.
  • Fähigkeit, effektiv teamübergreifend zu arbeiten.

Zusatzleistungen

  • Ein freundliches, kooperatives Team, das Wissensaustausch und kontinuierliches Lernen schätzt.
  • Eine handlungsorientierte Arbeitskultur.
  • Die Möglichkeit, MLOps- und Machine-Learning-Infrastruktur für Echtzeitsysteme mit Technologien wie Java, Python, AWS, Docker, Kafka, Spark und MLflow aufzubauen.

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