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Naveera Technology LLC
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201 – 500 Mitarbeitende
BeratungGesundheitswesenLogistik
Naveera Technology LLC ist ein Technologieberatungs- und Engineering-Unternehmen, das Organisationen dabei unterstützt, KI-orientierte Kompetenzen durch praxisnahe, produktionsreife Systeme aufzubauen. Das Leistungsspektrum umfasst Data Engineering, maschinelles Lernen, generative KI, Anwendungsentwicklung, Cloud-Infrastruktur und IT-Betrieb – darunter Datenpipelines, die Entwicklung von GenAI-Modellen, MLOps sowie individuelle Web-, Mobil- und Unternehmensanwendungen. Naveera unterstützt Kunden aus den Bereichen digitale Gesundheit, Fintech, E-Commerce, Logistik und weiteren Unternehmensumfeldern mit globalen Delivery-Teams, erweiterter Engineering-Unterstützung und einem Center-of-Excellence-Modell, das darauf ausgerichtet ist, Daten in nutzbare Erkenntnisse und skalierbare Technologie umzuwandeln.
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Stellen im Unternehmen

Senior Manager Data Engineering – GCP, KI/ML & GenAI (Remote in den USA)

Leiten Sie Migrationen von AWS zu GCP und entwickeln Sie unternehmensweite KI/ML-, GenAI- und MLOps-Lösungen mit GCP und Vertex AI. Gestalten Sie Modernisierungsinitiativen für einen globalen Partner für Engineering- und IT-Dienstleistungen.

USVereinigte StaatenRemoteVollzeitSeniorLeadErforderliche Sprache: EnglischEngineering Manager
AirflowAmazon RedshiftApacheAWSAzureBigQueryCloudDockerETLFlaskGoogle Cloud PlatformKafkaKubernetesPySparkPythonPyTorchScikit-LearnSparkSQLTensorFlowTerraform

Beschreibung

  • Unternehmensweite Migrationen von Datenplattformen von AWS zu GCP leiten
  • Skalierbare GCP-Datenplattformen, Data Lakes und Lakehouses konzipieren
  • KI/ML-, generative KI-, RAG- und MLOps-Lösungen mit GCP und Vertex AI entwickeln
  • End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für Vorbereitung, Training, Validierung, Bereitstellung, Überwachung, erneutes Training und Lebenszyklusmanagement erstellen
  • Pipelines für Ingestion, Transformation, Embedding, Indexierung, Abruf, Batch-Verarbeitung, Streaming, ETL und ELT entwerfen
  • AWS-Umgebungen bewerten und Workloads passenden oder verbesserten GCP-Diensten zuordnen
  • Migrations-Roadmaps mit Phasen, Abhängigkeiten, Risiken, Rollback-Plänen und Zielarchitekturen erstellen
  • Ereignisgesteuerte Echtzeit-Pipelines mit Pub/Sub, Dataflow oder Apache Beam, BigQuery und Cloud Storage entwerfen
  • Unternehmensdatenmodelle, BigQuery-Partitionierung und -Clustering sowie Muster für die Analytics-Nutzung etablieren
  • Standards für Data Governance, Qualität, Datenherkunft, Metadaten, Sicherheit, Datenschutz, Zugriffskontrolle und verantwortungsvolle KI festlegen
  • Terraform-Automatisierung, CI/CD, Bereitstellung, Tests und Umgebungsförderung über Dev, QA, UAT und Produktion hinweg leiten
  • Performance, Skalierbarkeit, Latenz, Durchsatz, Zuverlässigkeit und Cloud-Kosten verbessern und dabei Benchmarks und SLAs definieren
  • Data Engineers, Senior Data Engineers und Technical Leads führen und weiterentwickeln sowie Architektur- und Code-Reviews durchführen
  • Fortschritt der Entwicklung, Lieferrisiken, Abhängigkeiten und Meilensteine überwachen
  • Als primäre technische Ansprechperson für Stakeholder in den USA agieren und mit Teams aus Business, Produkt, Data Science, BI, DevOps, Security und Analytics zusammenarbeiten
  • Geschäftsanforderungen in technische Lösungen übersetzen und Architekturentscheidungen, Migrationspläne, Roadmaps, Risiken und Zielkonflikte kommunizieren

Anforderungen

  • Mindestens 15 Jahre Erfahrung in GCP Data Engineering, Datenarchitektur, Cloud Engineering, KI/ML Engineering oder verwandter technischer Führung
  • Mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung im GCP Data Engineering
  • Mindestens 3 Jahre praktische Erfahrung mit KI/ML und GenAI
  • Nachweisliche Erfahrung in der Umsetzung von AWS-zu-GCP-Migrationsprojekten
  • Ausgeprägte Erfahrung im Entwurf unternehmensweiter Data-Lake- und Lakehouse-Plattformen auf GCP
  • Praktische Expertise mit BigQuery, Google Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer, Dataproc, IAM und Terraform
  • Erfahrung mit der Migration von AWS-Daten-Workloads, Pipelines und Plattformen zu GCP
  • Fundierte Kenntnisse der AWS-zu-GCP-Servicezuordnung, Migrationsmuster, Modernisierung und Cloud-Architekturpraktiken
  • Erfahrung mit der Entwicklung und Bereitstellung von KI/ML-Lösungen auf GCP mit Vertex AI
  • Praktische Erfahrung mit generativer KI, LLM-Anwendungen, RAG, Embeddings, Vektorsuche, Prompt Engineering und unternehmensweiten KI-Assistenten
  • Fundierte MLOps-Kenntnisse in den Bereichen Training, Modellregister, CI/CD/CT, Bereitstellung, Überwachung, erneutes Training, Governance und Rollback
  • Erfahrung mit der Bereitstellung sicherer und verantwortungsvoller KI-Lösungen einschließlich Datenschutz, Evaluierung, Zugriffskontrolle, Nachvollziehbarkeit und Governance
  • Ausgezeichnete SQL-Kenntnisse sowie sehr gute Fähigkeiten in Python und PySpark
  • Fundierter Hintergrund in Datenmodellierung, Data Warehousing, Batch-Verarbeitung und Echtzeit-Data-Engineering
  • Erfahrung mit Terraform, Git, GitHub, Cloud Build, CI/CD und Infrastrukturautomatisierung
  • Erfahrung in der Führung und Betreuung von Data-Engineering- und funktionsübergreifenden technischen Teams
  • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Stakeholdern in den USA
  • Zertifizierung als Google Cloud Professional Data Engineer bevorzugt
  • Zertifizierung als Google Cloud Professional Machine Learning Engineer bevorzugt
  • Erfahrung mit Vertex AI Agent Builder, Vertex AI Search, Gemini auf Vertex AI oder unternehmensweiten Plattformen für generative KI bevorzugt
  • Erfahrung mit dbt, Apache Airflow, Kafka, Apache Spark, Kubernetes, Cloud Run und API-gesteuerten Architekturen bevorzugt
  • Erfahrung mit Dataplex, Data Catalog, Datenherkunft, Metadatenmanagement, Governance, Master Data Management und Frameworks für Datenqualität bevorzugt
  • Erfahrung in der Unterstützung von Unternehmens- oder regulierten Umgebungen mit strengen Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit, Compliance, Audits und Governance bevorzugt
  • Technische Expertise sollte Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, NLP, Deep Learning, ML-Algorithmen, GenAI, LLMs, GPT, Gemini, Claude, Llama, Prompt Engineering, Fine-Tuning, RAG, Embeddings, Vektordatenbanken, semantische und hybride Suche, Reranking, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Hugging Face, Transformers, KI-Agenten, agentische Workflows, Tool- oder Function-Calling, Multi-Agenten-Systeme, MCP, MLflow, Kubeflow, Modellregister, Bereitstellung, Überwachung, CI/CD, Vertex AI, Vertex AI Studio, Vertex AI Pipelines, Model Garden, Vector Search, FastAPI, Flask, REST-APIs, SQL, Docker, Kubernetes, GCP, AWS, Azure, BigQuery, Dataflow, Spark, Databricks, Data Lakes, fortgeschrittenes Python, Experten-SQL, PySpark, Apache Spark, ETL, ELT, CDC, Batch- und Streaming-Verarbeitung, ereignisgesteuerte Architektur, Pipeline-Entwicklung und -Optimierung, Enterprise Data Lake und Lakehouse, Medallion Architecture, Data Warehousing, Datenmodellierung, dimensionale Modellierung, mandantenfähige Modellierung, Schema-on-Read und Schema-on-Write, dbt, Apache Airflow oder Cloud Composer, Dataproc, Dataflow oder Apache Beam, AWS Glue, Redshift, EMR, Lambda, Kinesis, Athena, CloudWatch, GCS, AWS S3, Pub/Sub, Dataplex, Data Catalog, Terraform, Git oder GitHub, Cloud Build, CI/CD, Infrastructure as Code, Datenherkunft, Metadatenmanagement, Datenqualität, Überwachung und OpenLineage umfassen

Zusatzleistungen

  • Flexible Remote-Arbeit
  • Mit Kunden auf der ganzen Welt arbeiten
  • In einem innovationsorientierten Umfeld zusammenarbeiten
  • Zugang zu kontinuierlichen Lern- und Zertifizierungsmöglichkeiten
  • Als Head of Engineering bedeutende KI/ML- und GCP-Innovationsinitiativen leiten

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