Für unser Projekt IT_2422 suchen wir folgenden Spezialisten (m/w/d):
Wichtige Infos:
Modell: Onshore
Abgabefrist: 13.11.2026 10:00 Uhr
Auslastung: Teilzeit / 110 PT
Örtlichkeit: remote
Projektsprache: Deutsch
Honorar: max. 70€/Std. remote
Besonderheiten: deutscher Wohnsitz gefordert
Projektbeschreibung:
Die Daten- und KI-Plattform eines Unternehmen aus der Transportbranche stellt zentrale technische Fähigkeiten für die Entwicklung und Bereitstellung von Daten-, Analytics-, Machine-Learning- und generativen KI-Lösungen bereit. Die Plattformlandschaft umfasst eine strategische Daten- und KI-Plattform auf Basis von Microsoft Azure und Azure Databricks, bestehende containerisierte Daten- und KI-Lösungen.
Ziel des Projekts ist die Weiterentwicklung, Standardisierung und technische Integration dieser Plattformlandschaft. Hierzu gehören insbesondere die Weiterentwicklung der Azure-Databricks-Plattform, die kontrollierte Bereitstellung neuer Plattformfähigkeiten, die Weiterentwicklung und Integration bestehender KI-Plattformkomponenten, die Migration geeigneter bestehender Daten- und KI-Lösungen sowie die Weiterentwicklung und Integration der On-Prem-KI-Infrastruktur. Die unterschiedlichen Plattformbausteine sind dabei nicht isoliert zu betrachten. Für bestehende Lösungen sind geeignete Ziel- und Übergangsarchitekturen zu entwickeln. Abhängig von technischen, wirtschaftlichen, regulatorischen und betrieblichen Anforderungen können Lösungen auf Azure Databricks migriert, auf bestehenden DBMC/DBCS-Strukturen weiterentwickelt, auf der On-Prem-Infrastruktur betrieben oder über standardisierte Schnittstellen zwischen den Plattformen integriert werden.
Ziel ist eine skalierbare, standardisierte, automatisierte und governance-konforme Plattformarchitektur. Dabei sind insbesondere Architektur-, IT-Sicherheits-, Datenschutz-, Betriebs-, Observability-, Kosten- und Governance-Anforderungen zu berücksichtigen.
MUSS-Anforderung: (zwingend zu erfüllen)
- Databricks Zertifizierung Zertifikate Databricks Certified Data Engineer Professional.
- Entwicklung parametrisierter Terraform-/OpenTofu-Module und GitLab-CI/CD-Pipelines zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Databricks-Ressourcen. Anzahl Referenzen 2
- Erfahrung mit Kafka-basierter Streaming-Verarbeitung auf Databricks unter Einsatz von Spark Structured Streaming und Declarative Pipelines. Anzahl Referenzen 1
- Architektur- und Umsetzungserfahrung mit mandantenfähigen Azure-Databricks-Plattformen einschließlich Workspace-Isolation, Enterprise-Governance und Integration in bestehende DevOps-/MLOps-Strukturen. Erfahrungslevel in Jahren Intermediate (> 3 Jahre Erfahrung)
- Projekterfahrung mit Daten- und KI-Anwendungen im Eisenbahnbetrieb Anzahl Referenzen 2
SOLL-Anforderung:
- Erfahrung mit Cross-Cloud-Netzwerkkonfiguration, insbesondere Network Connectivity Configuration und Network security perimeter, sowie der Begleitung externer Penetrationstests, Bewertung von Findings und Umsetzung von Sicherheitsmaßnahmen. Anzahl Referenzen 1
- Erfahrung mit dbt und MLflow sowie der Entwicklung wiederverwendbarer Databricks-Asset-Bundle-Templates mit CLI-Scaffolding. Anzahl Referenzen 1
- Erfahrung mit Azure Bicep zur Infrastrukturautomatisierung. Anzahl Referenzen 1
- Kenntnisse in Observability- und Monitoring-Tools wie Grafana, Prometheus und Azure Cost Monitor zur Überwachung von Databricks- und Kubernetes-Umgebungen. Anzahl Referenzen 1
- Erfahrung mit Kubernetes. Anzahl Referenzen 2
Aufgaben:
- Erstellung technischer Solution Designs
- Ausarbeitung konkreter Lösungsdesigns auf Grundlage der vorgegebenen Ziel-, Referenz- und Plattformarchitektur für Microsoft Azure, Azure Databricks, DBMC/DBCS und die On-Prem-KI-Infrastruktur.
- Ausarbeitung von Databricks-Lösungen
- Konzeption konkreter Workspace-, Datenfluss-, Schnittstellen-, Catalog-, Schema-, Compute- und Berechtigungsstrukturen einschließlich der Umsetzung vorgegebener Unity-Catalog- und Governance-Standards.
- Ausarbeitung von Container- und On-Prem-Lösungen
- Erstellung technischer Lösungsdesigns für containerisierte Daten- und KI-Komponenten auf DBMC/DBCS sowie für Kubernetes-/k3s- und GPU-basierte Workloads auf der On-Prem-KI-Infrastruktur.
- Analyse und Vorbereitung von Migrationen
- Analyse bestehender Daten- und KI-Lösungen und ihrer Abhängigkeiten sowie Erstellung von Source-to-Target-Mappings und konkreten Migrationsdesigns auf Basis der vorgegebenen Zielarchitektur.
- Daten-, MLOps- und Integrationsdesign
- Konzeption konkreter ETL-/ELT-, Batch-, Streaming-, Trainings- und Inference-Strukturen sowie der erforderlichen Schnittstellen zwischen den Plattformkomponenten.
- Automatisierung und Deployment-Design
- Ausarbeitung konkreter Lösungen für automatisierte Bereitstellung und Deployment unter Nutzung der vorgegebenen Verfahren, insbesondere Terraform, Databricks Asset Bundles, GitLab CI/CD, Ansible und GitOps.
- Umsetzung von Architektur- und Governance-Leitplanken
- Überführung vorgegebener Security-, Governance-, Berechtigungs-, Betriebs- und Qualitätsanforderungen in konkrete technische Lösungsdesigns und Akzeptanzkriterien.
- Technische Evaluierung und Dokumentation
- Technische Bewertung und prototypische Erprobung neuer Plattformfunktionen sowie nachvollziehbare Dokumentation von Solution Designs, Schnittstellen, Abhängigkeiten, Evaluierungsergebnissen und technischen Empfehlungen.
Die sms Consulting GmbH ist seit 1993 für Ihre Kunden ein kompetenter Partner für die Rekrutierung externer IT-Spezialisten und Festangestellten.
Ihre Bewerbung:
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