Senior AWS Data Automation Developer (m/w/d) (GenAI, Python, AWS Bedrock & PDF-Datenextraktion)

Das ist der Job

Eine spezifische Prüfkomponente soll für die Funktionalitäten „Prüfung dem Grunde nach“ und „Prüfung der Höhe nach“ erweitert, in den Pilotbetrieb überführt, fachlich optimiert und in die Produktion übergeben werden.

Zur Erfüllung der Aufgaben wird Zugriff auf Dokumentationsplattformen (Confluence, SharePoint), Projektmanagement-Tools (Jira) sowie Entwicklungsplattformen (AWS DataNet inklusive GitHub) bereitgestellt.

Gegenstand des Vertrags / Scope Die Aufgaben umfassen den gesamten Entwicklungsprozess von der Idee bis zur Umsetzung nutzbarer Lösungen: Integration und Anpassung von Services zur Datenextraktion und Automatisierung (z.

Das brauchst du

Skills Muss-Anforderungen: Erfahrung in Programmierung im Enterprise-Umfeld (Unternehmen > 10.000 Mitarbeitende) in den Programmiersprachen Python und entsprechende technische Fähigkeiten – mind. 3 Jahre Erfahrung Erfahrung in der Kommunikation mit Endnutzern und in der Anforderungserhebung sowie entsprechende kommunikative Fähigkeiten – mind. 3 Jahre Erfahrung Erfahrung in der automatisierten Extraktion von Daten aus Vertrags- und Rechnungsdokumenten sowie deren strukturierte Aufbereitung in vorgegebene Datenformate – Anzahl Referenzen: 4 Erfahrung mit AWS-Services für Dokumenten-/Datenextraktion (z.B.

Bedrock Data Automation, Textract o.Ä.) in der AWS-Umgebung und entsprechende technische Fähigkeiten – mind. 5 Jahre Erfahrung Projektsprache Deutsch – Annähernd muttersprachliche Kenntnisse (C2) Soll-Anforderungen: Integration der Datenextraktion in RAG-Pipelines und Workflows auf Basis von AWS (z.B. unter Nutzung von Bedrock, Data Automation und weiteren AWS-Services) – Anzahl Referenzen: 3 Aufbau der entsprechenden Infrastruktur in AWS – mind. 5 Jahre Erfahrung Erfahrung in der Nutzung von AWS Bedrock Data Automation – mind. 3 Jahre Erfahrung #J-18808-Ljbffr

Darum lohnt es sich

Für dieses Projekt dürfen ausschließlich sozialversicherungspflichtig angestellte Mitarbeitende vorgestellt werden. Projektbeschreibung Das Projekt umfasst die Entwicklung und den Betrieb einer KI-Komponente im Rahmen eines übergeordneten Gesamtprojektes.

Das primäre Ziel ist die Entwicklung einer webbasierten Plattform, auf der Nachträge, Anzeigen und Anordnungen formularbasiert, strukturiert und effizient erfasst sowie ausgetauscht werden können. Projekt- und Kommunikationsstruktur Die Realisierung erfolgt durch ein Entwicklungsteam auf Basis der Leitlinien von SAFe® (Scaled Agile Framework).

Die Zusammenarbeitsmodelle innerhalb des Teams sind hybrid und an das übergeordnete agile Portfoliomanagement des [KUNDEN] angebunden. Durchführung von Arbeitspaketen und Sicherstellung der Team‑Velocity im Rahmen agiler Sprints und PI‑Intervalle. Dabei werden sowohl Bauverträge als auch Ingenieur- und Modulverträge berücksichtigt.

Eine spezifische Umsetzungseinheit setzt in diesem Rahmen Anwendungsfälle um, die auf generativer Künstlicher Intelligenz basieren, um die Produktivität und Qualität im Business zu erhöhen. Ein besonderer Fokus liegt auf der Unterstützung von administrativen Prozessen.

Die Umsetzung erfolgt unter Einbindung von konzernweit bereitgestellten Basisservices (z. Large Language Models / LLM). Extraktion aus PDF-Vertragsunterlagen, Interpretation, Bereinigung und Überführung in JSON‑Strukturen bzw. Vektordatenbanken). Analyse gemeinsam mit Fachexperten anhand von Echtbeispielen und Ableitung technischer Anforderungen.

Konzeption der technischen Umsetzung unter Nutzung von AWS Bedrock Data Automation oder anderer technischer Services. Implementierung, Anpassung, Testen, Debuggen sowie Optimierung der Komponenten gemeinsam mit Fachanwendern. Erstellung technischer und fachlicher Dokumentation.