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Senior Python Backend Developer / ML Engineer
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Über die Stelle
Das Produkt unseres Kunden ist eine KI-gestützte Plattform, die Unternehmen dabei hilft, bessere Entscheidungen zu treffen und effizienter zu arbeiten. Sie nutzt fortschrittliche Analysen und machine learning zur Analyse großer Datenmengen, um nützliche Einblicke und Vorhersagen zu liefern. Die Plattform wird in verschiedenen Branchen, einschließlich des Gesundheitswesens, eingesetzt, um Prozesse zu optimieren, Kundenerlebnisse zu verbessern und Innovationen zu unterstützen. Sie lässt sich einfach in bestehende Systeme integrieren, sodass Teams schnell datengesteuerte Entscheidungen treffen können, um innovative Lösungen zu liefern.
Mindestanforderungen
- Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet.
- Starke Python-Programmierkenntnisse – 7+ Jahre.
- 2+ Jahre praktische Erfahrung mit machine learning und produktiven LLM-Systemen.
- Erfahrung im Aufbau von backend APIs mit FastAPI, asynchronen Mustern, Ratenbegrenzung und SQLAlchemy – 3+ Jahre.
- Erfahrung im Entwurf von wartbaren und erweiterbaren Systemen unter Verwendung von Dependency Injection, Schnittstellen und abstrakten Basisklassen.
- Erfahrung mit Vektordatenbanken wie Pinecone, Weaviate oder Chroma sowie mit Hybrid-Suche.
- Starkes Verständnis von RAG-Architekturen, einschließlich Retrieval, Reranking, Kontextzusammenstellung und Antwortgenerierung.
- Praktische Erfahrung mit LangChain und LangGraph zum Erstellen und Orchestrieren von LLM-Workflows.
- Fortgeschrittene Python-Kenntnisse, einschließlich async/await, Type Hints, Pydantic und SOLID-Prinzipien.
- MLOps-Erfahrung mit MLflow, Modellversionierung und A/B-Tests; Erfahrung mit Langfuse ist von Vorteil.
- Erfahrung in NLP und Computer Vision, einschließlich Dokumentenverständnis, OCR und GPT-4 Vision.
- Erfahrung im Aufbau von Feature-Pipelines, Echtzeit- und Batch-Inferenzsystemen sowie Model Serving.
- Praktische Erfahrung mit Hugging Face ist erforderlich; Erfahrung mit LlamaIndex ist von Vorteil.
Nice-to-have-Kenntnisse
- Verständnis von DevOps, CI / CD einschließlich: Docker-Containerisierung, Azure DevOps-Pipelines oder GitHub Actions, Kubernetes (von Vorteil);
- Datensicherheit einschließlich: Multi-Tenant-Datenisolierung, sicheres Schlüsselmanagement (Azure Key Vault), Implementierung von Audit-Trails;
- Erfahrung im Entwurf auf Cloud-Plattformen einschließlich: Azure (dringend empfohlen): Azure OpenAI, Blob Storage, Key Vault, Container Registry, AWS oder GCP;
- Erfahrung in Data Engineering in Big-Data-Systemen einschließlich: Verarbeitung großer Datenmengen, ETL/ELT-Pipelines.
Aufgaben
- Entwurf und Aufbau skalierbarer backend-Systeme, APIs und Microservices mit FastAPI;
- Schreiben von qualitativ hochwertigem backend-Code unter Verwendung von Python, SQL, async/await und soliden OOP-Prinzipien;
- Anwendung von Software-Best-Practices zur Gewährleistung von Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und pünktlicher Lieferung;
- Implementierung von Dependency Injection, geschichteten Architekturen und SOLID-Designmustern;
- Integration von Azure OpenAI (GPT-4, GPT-4 Vision) mit robuster Wiederholungslogik und Fehlerbehandlung;
- Aufbau von LLM-Observability mit Langfuse (Prompts, Tokens, Kosten, Latenz);
- Entwicklung von Prompt-Management mit Versionierung, Fallbacks und Kostenoptimierungsstrategien;
- Orchestrierung von asynchronen Workflows mit Celery für komplexe Pipelines;
- Entwurf von Multi-Tenant-Architekturen mit strenger Datenisolierung;
- Integration von Drittanbieter-APIs (Veeva Vault, Adobe PDF Services, OCR);
- Fehlerbehebung in Systemen mithilfe von strukturiertem Logging und verteiltem Tracing;
- Dokumentation von APIs und Änderungen mithilfe von OpenAPI/Swagger.
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