Daten- und ML-Infrastrukturingenieur

Wir erweitern unser Team um einen Data & ML Infrastructure Engineer, der die Verantwortung für die Plattform übernehmen wird, die Datenerfassung, -verarbeitung, -speicherung und Arbeitsabläufe für maschinelles Lernen über mehrere Produkte hinweg ermöglicht. An der Schnittstelle zwischen Datenwissenschaft, Softwareentwicklung und Cloud-Infrastruktur schaffen Sie die Grundlagen und stellen sicher, dass unsere ML-Systeme skalierbar, reproduzierbar und produktionsbereit sind.

In dieser Rolle entwerfen, implementieren und verbessern Sie kontinuierlich eine cloudunabhängige Daten- und ML-Plattform, die mehrere Produkte und Teams unterstützt. Sie sind für die Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz der Plattform verantwortlich und stellen Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren gleichzeitig die Tools und die Infrastruktur zur Verfügung, um Modelle für maschinelles Lernen effizient zu entwickeln, zu trainieren, zu validieren und bereitzustellen. Sie fungieren als technische Brücke zwischen den Data-Science- und IT-/Infrastruktur-Teams und übersetzen Anforderungen in robuste und wartbare Systeme.

Diese Rolle umfasst den Besitz einer bestehenden, vom Anbieter bereitgestellten Plattform und deren Weiterentwicklung zu einer vollständig automatisierten, reproduzierbaren und produktübergreifenden ML-Plattform.

Hauptaufgaben:

• Entwerfen, implementieren und warten Sie die Daten- und ML-Plattform-Infrastruktur, einschließlich Systemen für die Datenaufnahme, -speicherung, -verarbeitung und -schulung.

• Stellen Sie eine hohe Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Betriebszeit der Plattform sicher, da dies für das Geschäftswertversprechen von entscheidender Bedeutung ist.

• Vom Anbieter bereitgestellte Plattformkomponenten pflegen und weiterentwickeln und langfristige Wartbarkeit und Unabhängigkeit sicherstellen.

• Erstellen und pflegen Sie Daten-Workflows, einschließlich Tools für die Versionierung von Datensätzen, die Verfolgung von Experimenten und die Verwaltung des Modelllebenszyklus über mehrere Produkte hinweg.

• Erzwingen Sie DevOps-/MLOps-Praktiken, einschließlich CI/CD-Pipelines, Infrastructure-as-Code und automatisierte Workflows.

• Entwickeln Sie cloudunabhängige und containerisierte Lösungen, die innerhalb der EU-Beschränkungen in öffentlichen und privaten Cloud-Umgebungen ausgeführt werden können.

• Optimieren Sie die Datenspeicherung, Lebenszyklusrichtlinien und Kosteneffizienz, einschließlich mehrstufiger Speicher- und Aufbewahrungsstrategien.

• Implementierung und Wartung von Überwachungs- und Warnsystemen (z. B. Prometheus, Grafana) für Pipelines, Infrastruktur und Ressourcennutzung.

• Gewährleisten Sie Daten-Governance, Sicherheit und Compliance, einschließlich Zugriffskontrolle, Audit-Protokollierung und Anonymisierungsanforderungen.

• Arbeiten Sie eng mit Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und IT-Teams zusammen, um eine Infrastruktur bereitzustellen, die den betrieblichen Anforderungen entspricht.

• Verwalten Sie Ressourcen- und Kostenkontrollen, einschließlich Budgets, Genehmigungen und Nachverfolgung.

• Tragen Sie zur Dokumentation, zu Betriebslaufbüchern und zu Onboarding-Materialien für die Plattform bei.

Warum sollten Sie bei uns mitmachen?

• Werden Sie Teil eines der vielversprechendsten Deep-Tech-Scale-Ups Europas.

• Gestalten Sie die Zukunft einer schnell wachsenden multidisziplinären Forschungs- und Entwicklungsorganisation.

• Wettbewerbsfähiges Gehalts- und Leistungspaket.

• Genießen Sie regelmäßige Teamaktivitäten und Firmenevents.

• Dreimal pro Woche werden frische Team-Mittagessen angeboten.

Erforderliche Qualifikationen:

• MSc oder gleichwertiger Abschluss mit mehr als 5 Jahren Branchenerfahrung in Informatik, Datentechnik, maschinellem Lernen oder einem verwandten Bereich.

• Umfangreiche Erfahrung mit Datenplattformen, Cloud-Infrastruktur und verteilten Systemen (AWS, GCP, Azure).

• Nachgewiesene Erfahrung mit Infrastructure-as-Code (z. B. Terraform) und automatisierten Bereitstellungen.

• Erfahrung mit ML-Plattformen und -Tools (MLflow, Feast, DVC, DataHub oder gleichwertig).

• Erfahrung mit AWS Sagemaker- oder Google Vertex AI-Plattformen.

• Erfahrung mit Datenbanken (MongoDB, PostgreSQL, InfluxDB oder gleichwertig).

• Erfahrung mit Nachrichtenbrokern und Streaming-Systemen (Kafka, RabbitMQ oder gleichwertig).

• Praktische Erfahrung mit Containerisierung (Docker/OCI) und Orchestrierung (Kubernetes oder ähnliches).

• Erfahrung mit CI/CD-Systemen (z. B. GitLab CI).

• Programmierkenntnisse in Python.

• Erfahrung mit Überwachungs- und Observability-Tools (Prometheus, Grafana).

• Verständnis der DevOps- und MLOps-Praktiken.

• Fähigkeit, teamübergreifend zu arbeiten und Anforderungen in skalierbare Infrastrukturlösungen umzusetzen.

Schön zu haben:

• Kenntnisse in Data Governance, IAM und Sicherheits-Frameworks.

• Erfahrung mit Kostenoptimierung und Ressourcenmanagement in Cloud-Umgebungen.

• Vertrautheit mit Multi-Tenant- oder Multi-Produkt-Plattformarchitekturen.

• Erfahrung im Umgang mit EU-Datenkonformitätsbeschränkungen in den Bereichen Energie, Seefahrt oder Verteidigung.

Sicherheit und Compliance:
Sie arbeiten mit Kunden aus dem Verteidigungs- und Sicherheitssektor zusammen. Der Erwerb einer Unbedenklichkeitsbescheinigung des AIVD (niederländischer allgemeiner Nachrichten- und Sicherheitsdienst) ist obligatorisch. Das bedeutet, dass Sie sich einer Sicherheitsüberprüfung unterziehen müssen. Weitere Informationen finden Sie in den Details zur Sicherheitskontrolle.
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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/optics11/data-ml-infrastructure-engineer-amsterdam-379597)