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Ref: #71009

Daten- und ML-Ingenieur

  • Practice Data

  • Technologies Business Intelligence Jobs and Data Recruitment

  • Location Fort Lauderdale, United States

  • Type Permanent

Ich arbeite mit einem E-Commerce-Einzelhandelsunternehmen mit Sitz in Fort Lauderdale zusammen, das eine wichtige technische Position für sein Unternehmen besetzen möchte.

Dieser Data & ML Engineer wäre für die Konzeption, den Aufbau und die Skalierung der Datenplattform der nächsten Generation sowie des ML-Ökosystems des Unternehmens verantwortlich. Sie werden als rechte Hand des VP für Machine Learning fungieren und dabei helfen, die Grundlagen für das Cloud-Lakehouse des Unternehmens zu entwerfen. Zudem werden Sie die praktische Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung skalierbarer Modelle und Datenpipelines vorantreiben, die Business Intelligence, Personalisierung und prädiktive Analysen im gesamten Unternehmen unterstützen.

Diese Position bietet enorme Entwicklungsmöglichkeiten, aber auch die Chance, Teil eines Unternehmens zu werden, in dem Sie an vorderster Front am Ausbau der KI-Initiativen mitwirken können.

Verantwortlichkeiten

  • Entwerfen und implementieren Sie das Enterprise Lakehouse auf Basis von Microsoft Fabric, Snowflake, Databricks oder AWS auf
  • Stellen Sie sicher, dass Daten-Governance, -Qualität und -Sicherheit durchgängig in die Architektur integriert sind
  • Arbeiten Sie eng mit dem VP zusammen, um geschäftliche Herausforderungen in Daten-/BI- oder KI-/ML-Lösungen umzusetzen
  • Tragen Sie zur durchgängigen Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und den dazugehörigen Anwendungsfällen im Einzelhandel und E-Commerce bei
  • Erstellen Sie wiederverwendbare MLOps-Pipelines

Qualifikationen

  • Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Bereich Data Engineering oder ML Engineering
  • Nachgewiesene Erfahrung beim Aufbau und der Skalierung von Datenplattformen
  • Erfahrung bei der Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen in der Produktion unter Anwendung von MLOps-Best-Practices
  • Vertrautheit mit MLOps-Plattformen wie Azure ML, MLflow, Kubeflow oder Databricks
  • Fundierte Kenntnisse in den Bereichen Datenmodellierung, ELT-/ETL-Muster, Streaming und Orchestrierung (ADF, Airflow, Fabric Data Pipelines)

Das Team arbeitet nach einem Hybridmodell, was bedeutet, dass Sie dienstags und donnerstags im Büro sein werden.

Fügen Sie eine Lebenslaufdatei an. Akzeptierte Dateitypen werden DOC, DOCX, PDF, HTML und TXT.

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