Databricks AI / ML Engineer (m/w/d)

Qualysoft

🇦🇹 Austria
Hybrid
8 months ago
€520 – €560 / day

Databricks
AI/ML
Machine Learning
Azure Databricks
MLOps
Python
Apache Spark
Delta Lake
SQL
MLflow
Unity Catalog
Azure Functions
Logic Apps
CI/CD
TensorFlow
PyTorch
scikit-learn
Azure
SIE

8 months ago

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Für ein langfristig angelegtes Daten- und KI-Programm wird einDatabricks AI / ML Engineer (m/w/d) gesucht.Ziel ist die Entwicklung, Implementierung und der Betrieb skalierbarerMachine-Learning- und LLM-Lösungen aufAzure Databricks von der Datenaufbereitung über Feature Engineering bis hin zu MLOps, Deployment und Monitoring.Der Fokus liegt aufBig-Data-Engineering,ML/LLM-Workloads,MLOps-Automatisierung sowie der nahtlosen Integration in das Microsoft-Ökosystem.RahmenbedingungenStart: März/April 2026Laufzeit: 3 Jahre (optional verlängerbar bis max. 5 Jahre)Auslastung: 100 %Arbeitsmodell: Hybrid – ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remoteProjektsprache: Deutsch und Englisch
Aufgaben:Datenanalyse und Prototyping mitPython in Azure Databricks unter Einsatz gängiger ML-FrameworksEntwicklung und Betrieb vonBig-Data-Pipelines mitApache Spark,Delta Lake undDatabricks SQLDurchführung vonFeature Engineering sowie Training, Versionierung und Deployment von Modellen mitDatabricks MLflowEntwicklung und Betrieb vonML- und LLM-Workloads auf Azure Databricks (inkl. Unity Catalog, Performance- und Kostenoptimierung)End-to-End-Integration der Lösungen in dasMicrosoft-Ökosystem (z. B. API- und Schnittstellendesign, Orchestrierung mit Azure Functions und Logic Apps)Aufbau und Weiterentwicklung vonMLOps- und CI/CD-Pipelines für automatisiertes Training, Testing, Deployment und Monitoring von ML- und LLM-Modellen sowie AgentsDurchführung vonModell- und Datenmonitoring (Modellleistung, Daten-Drift, Bias) inklusive Wartungs- und UpdateprozessenEinsatz vonAutoML-Tools zur Beschleunigung von Prototypen und ExperimentenSicherstellung von Skalierbarkeit, Sicherheit und stabilen Betriebsprozessen der entwickelten Lösungen
Fachliche Anforderungen:Fundierte Kenntnisse inDatenanalyse und Prototyping mit Python in Azure DatabricksErfahrung mitMachine-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learnPraktische Erfahrung imBig Data Engineering mit Apache Spark, Delta Lake und Databricks SQLKompetenz inFeature Engineering sowie Modell-Deployment mitmanaged Databricks MLflowErfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb vonML- und LLM-Workloads auf Azure DatabricksErfahrung mitEnd-to-End-Integrationen im Microsoft-ÖkosystemErfahrung im Aufbau vonMLOps- und CI/CD-Pipelines für ML- und LLM-Modelle sowie agentische WorkflowsErfahrung imModell- und Datenmonitoring (Leistung, Drift, Bias) inklusive passender WartungsstrategienPraktische Erfahrung im Einsatz vonAutoML-ToolsVorhandensein einereigenen, vom Produktivsystem des Auftraggebers getrennten Entwicklungsumgebung, die den aktuellen Standards für Datensicherheit und Zugriffsschutz entspricht (inkl. Nachweis der Infrastruktur)
PLUS:Erfahrung mitData- und KI-GovernanceErfahrung in der Konzeption und Umsetzungagentischer Ansätze (Agenten, Multi-Agent-Systeme, agentische Workflows) mit Azure-RessourcenErfahrung in der Umsetzung vonEnd-to-End-Databricks-Projekten (von Datenaufbereitung und Feature Engineering über Modelltraining und Deployment bis zu MLOps und Monitoring)Branchenkenntnisse in derEnergieindustrieStrukturierte und analytische ArbeitsweiseHohes Qualitätsbewusstsein und VerantwortungsbereitschaftSehr gute Kommunikationsfähigkeit gegenüber technischen und fachlichen StakeholdernTeamfähigkeit und Bereitschaft zur Wissensweitergabe
Interessiert?Bitte senden Sie uns Ihrenaktuellen Lebenslauf, IhreVerfügbarkeit sowie IhreStundensatzvorstellung.Wir freuen uns auf Ihre Rückmeldung.Kontaktaufnahme gerne überFreelancermap,per E-Mail oderüber LinkedIn.Vielen Dank für Ihr Interesse!

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