Vollständige Stellenanzeige von Callista
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ph3Jobbeschreibung /h3 pWir suchen Data AI Engineers zur Unterstützung bei der Migration und Modernisierung groß angelegter Data-Warehouse-Umgebungen mithilfe LLM-gestützter Workflows. Die Rolle verbindet angewandtes Machine Learning, Data Engineering und Software Engineering mit einem starken Fokus auf die Entwicklung zuverlässiger, produktionsreifer LLM-basierter Systeme für Datentransformation, Validierung und Automatisierung. /p pEs handelt sich hierbei nicht um eine Forschungsrolle. Der Erfolg wird daran gemessen, robuste Systeme zu entwickeln und in den produktiven Einsatz zu bringen, die reale Workflows auf Datenplattformen verbessern und automatisieren. /p pWir freuen uns, Dich für zukünftige spannende Data-Engineering/LLM-Projekte in der Schweiz in unseren Talentpool aufzunehmen.
Die Projekte werden sich in absehbarer Zeit weiter konkretisieren und bieten Dir die Möglichkeit, wertvolle praktische Erfahrungen im zukunftsorientierten Bereich der LLM-Technologien zu sammeln. /p h3Hauptaufgaben /h3 ul liKonzeption und Entwicklung LLM-gestützter Systeme zur Unterstützung von Data-Warehouse-Migrations- und Transformationsprozessen /li liEntwicklung interner Tools und Workflows unter Einsatz von LLMs für die Generierung und Übersetzung von Datenflüssen (z. B. SQL, Spark, Flink, Kafka, dbt), Schema-Übersetzung und Datenvalidierung /li liKonzeption und Implementierung von Evaluierungsframeworks für LLM-generierte Ergebnisse, z.
B. ausführungsbasierte Prüfungen, Assertions und diff-basierte Validierung /li liAufbau und Betreuung von Datenpipelines und Orchestrierungs-Workflows in produktiven Umgebungen /li liOptimierung und Fehleranalyse groß angelegter Datenverarbeitungssysteme in verteilten Umgebungen /li liEinsatz von agentenbasierten Ansätzen und Tool-Use-Patterns, wo sinnvoll, mit Fokus auf zuverlässige und kontrollierte Ausführung /li liZusammenarbeit mit Data Engineers und Platform Teams zur Modernisierung bestehender Legacy-Data-Warehouse-Systeme /li /ul h3Stellenanforderungen /h3 ul liNachweisbare Erfahrung in der Entwicklung von ML-/LLM-basierten Produkten oder internen Tools; bErfahrung mit dem produktiven Einsatz solcher Systeme ist zwingend erforderlich /b. /li liFundierte Kenntnisse in Machine Learning oder Statistik, einschließlich Feature Engineering, Evaluierungsmethoden und Versuchsdesign. /li
liPraktische Erfahrung mit Data-Warehouse- oder Big-Data-Systemen, z. B. Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift, Teradata, Oracle, Spark oder Kafka /li liAnalyse von Legacy-Quellen (COBOL, SAS, JCL, DB2) mit LLM-Unterstützung; Interesse an Legacy-Code vorausgesetzt /li liErfahrung im operativen Einsatz von Tools zur Orchestrierung von Datenpipelines, z. B. Airflow oder Dagster /li liSehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit mindestens einem weiteren Framework zur Datenverarbeitung (z. B.
Spark, Flink, dbt) sowie ein gutes Verständnis der Prinzipien des Analytics Engineering /li liErfahrung mit Best Practices im Software Engineering, insbesondere: /li liVertrautheit mit LLM-Workflows: /li liVerarbeitung und Parsing strukturierter Ausgaben /li liToken- und Kostenmanagement /li liAuswahl geeigneter Modelle und Abwägung von Vor- und Nachteilen /li liEntwicklung robuster Evaluierungsstrategien /li liSehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse /li /ul ul liZürich , Schweiz /li /ul pbCallista ist ein partnergeführtes Unternehmen mit Hauptsitz in der Schweiz, das sich auf die Bereitstellung von Experten, schlagkräftigen Teams sowie Managed-Capacity-Lösungen für Consulting-, Engineering- und Betriebsleistungen spezialisiert hat. /b /p pbWir verbinden die Nähe und Qualität eines Schweizer Partners mit der Skalierbarkeit unseres Nearshore Centers in Serbien.
Dieses Modell bietet Ihnen maximale Flexibilität - wirtschaftlich, zuverlässig und zukunftssicher. Mit einem starken Netzwerk, das sich von der Schweiz über Deutschland bis in die Balkanregion erstreckt, sowie tiefgreifender technologischer und methodischer Expertise schaffen wir die perfekte Balance zwischen lokaler Nähe und internationaler Effizienz. /b /p /p
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