Westhouse ist eines der führenden internationalen Recruitment Unternehmen für die Vermittlung von hochqualifizierten Fachexperten in Bereichen wie IT Life Cycle, SAP, Engineering, Kaufmännischem und Fachberatung.
Für unseren Kunden suchen wir aktuell eine/n Data Engineer – GenAI / LLM / Geodaten – Infrastruktur & Mobility (m/w/d) - Remote, Frankfurt am Main.
Ihre Aufgaben
1. Programmierung und Anpassung technischer Komponenten sowie Datenpipelines unter Einhaltung definierter Standards und Richtlinien
2. Konzeption und Umsetzung von Prozessketten zur Anbindung von LLM-basierten Services und generativen KI-Komponenten
3. Fachliche Beratung zum Einsatz generativer KI sowie Anpassung technischer Lösungen an spezifische Use Cases
4. Entwicklung technischer Konzepte und Empfehlungen zur skalierbaren Umsetzung von GenAI-Anwendungen
5. Integration von APIs sowie Anbindung und Verarbeitung relevanter Datenquellen
6. Aufnahme und Analyse fachlicher Anforderungen aus den Fachbereichen sowie Übersetzung in technische Spezifikationen
7. Iterative Entwicklung von Prototypen (Proof of Concepts) unter Einbezug von Nutzerfeedback
8. Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern sowie Unterstützung bei der Weiterentwicklung datengetriebener Lösungen
9. Schnelle Einarbeitung in projektspezifische Domänen und fachliche Prozesse
Interessiert?
Amin Kharrati
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Ihre Qualifikationen
10. (MUSS) Langjährige Projekterfahrung in der Analyse, Modellierung und Umsetzung datengetriebener Use Cases im Mobilitäts-, Verkehrs-, Infrastruktur- oder Logistikumfeld – Vorgabe zur Antwort: Mind. 5 Jahre entsprechende Projekterfahrung, aufgeschlüsselt im CV, wird ggf. im Interview validiert
11. (MUSS) Kenntnisse im Bereich Generative AI, LLM-basierte Anwendungen und RAG-nahe Architektur – Vorgabe zur Antwort: Mind. 2 entsprechende Projekte, aufgeschlüsselt im CV, wird ggf. im Interview validiert
12. (MUSS) Erfahrungen in der Entwicklung von Proof of Concepts für KI-Use Cases im Bereich Eisenbahninfrastruktur – Vorgabe zur Antwort: Mind. 2 entsprechende Use Cases, aufgeschlüsselt im CV, wird ggf. im Interview validiert
13. (MUSS) Umfassende Erfahrungen in der Modellierung räumlicher Daten (z. B. GIS-, GPS-, Karten- oder Bewegungsdaten) sowie in der Verortung von Geodaten mittels Map-Matching-Methoden – Vorgabe zur Antwort: Mind. 5 Jahre entsprechende Projekterfahrung, aufgeschlüsselt im CV, wird ggf. im Interview validiert
14. (MUSS) Promotion im Bereich Mobilität und räumliche Datenanalyse – Vorgabe zur Antwort: Nachvollziehbar im CV, wird ggf. im Interview validiert
15. Langjährige Erfahrung in der Kommunikation mit Stakeholdern, insbesondere mit technischen Expert:innen, Fachbereichen oder wissenschaftlich geprägten Ansprechpartner:innen – Vorgabe zur Antwort: Mindestens 5 Jahre entsprechende Projekterfahrung, aufgeschlüsselt im CV, wird ggf. im Interview validiert
16. Langjährige Projekterfahrung in der Übersetzung fachlicher Fragestellungen in quantitativ belastbare Analyse- oder Modellierungsansätze – Vorgabe zur Antwort: Mindestens 5 Jahre entsprechende Projekterfahrung, aufgeschlüsselt im CV, wird ggf. im Interview validiert
17. Langjährige Erfahrungen in der Durchführung von Schulungen zur methodischen Vermittlung quantitativer und statistischer Inhalte – Vorgabe zur Antwort: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Durchführung, aufgeschlüsselt im CV, wird ggf. im Interview validiert
18. Sehr gute praktische Erfahrungen mit Python und SQL in der Datenanalyse, Datenverarbeitung, Modellierung und Entwicklung analytischer Lösungen – Vorgabe zur Antwort: Mind. 5 Jahre Python und mind. 4 Jahre SQL Projekterfahrung, aufgeschlüsselt im CV, wird ggf. im Interview validiert
Weitere Informationen:
19. Einsatz ausschließlich von festangestellten Ressourcen beim Auftragnehmer oder dessen Subunternehmern gemäß HR-Compliance-Vorgaben; keine selbständigen externen Fachkräfte (Freelancer, 1-Personen-GmbH, UG, GbR etc.) zulässig