20 beste Stellen als machine learning in schwechat nö – aktuell auf Personalsuche

Ziel ist die Entwicklung, Implementierung und der Betrieb skalierbarer Machine-Learning- und LLM-Lösungen auf Azure Databricks von der Datenaufbereitung über Feature Engineering bis hin zu MLOps, Deployment und Monitoring.

Der Fokus liegt auf Big-Data-Engineering, ML/LLM-Workloads, MLOps-Automatisierung sowie der nahtlosen Integration in das Microsoft-Ökosystem.

€520 - €560 a day

Rahmenbedingungen

Start: März/April 2026

Laufzeit: 3 Jahre (optional verlängerbar bis max. 5 Jahre)

Auslastung: 100 %

Arbeitsmodell: Hybrid – ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote

Projektsprache: Deutsch und Englisch

Aufgaben:

Datenanalyse und Prototyping mit Python in Azure Databricks unter Einsatz gängiger ML-Frameworks

Entwicklung und Betrieb von Big-Data-Pipelines mit Apache Spark, Delta Lake und Databricks SQL

Durchführung von Feature Engineering sowie Training, Versionierung und Deployment von Modellen mit Databricks MLflow

Entwicklung und Betrieb von ML- und LLM-Workloads auf Azure Databricks (inkl. Unity Catalog, Performance- und Kostenoptimierung)

End-to-End-Integration der Lösungen in das Microsoft-Ökosystem (z. B. API- und Schnittstellendesign, Orchestrierung mit Azure Functions und Logic Apps)

Aufbau und Weiterentwicklung von MLOps- und CI/CD-Pipelines für automatisiertes Training, Testing, Deployment und Monitoring von ML- und LLM-Modellen sowie Agents

Durchführung von Modell- und Datenmonitoring (Modellleistung, Daten-Drift, Bias) inklusive Wartungs- und Updateprozessen

Einsatz von AutoML-Tools zur Beschleunigung von Prototypen und Experimenten

Sicherstellung von Skalierbarkeit, Sicherheit und stabilen Betriebsprozessen der entwickelten Lösungen

Fachliche Anforderungen:

Fundierte Kenntnisse in Datenanalyse und Prototyping mit Python in Azure Databricks

Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn

Praktische Erfahrung im Big Data Engineering mit Apache Spark, Delta Lake und Databricks SQL

Kompetenz in Feature Engineering sowie Modell-Deployment mit managed Databricks MLflow

Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von ML- und LLM-Workloads auf Azure Databricks

Erfahrung mit End-to-End-Integrationen im Microsoft-Ökosystem

Erfahrung im Aufbau von MLOps- und CI/CD-Pipelines für ML- und LLM-Modelle sowie agentische Workflows

Erfahrung im Modell- und Datenmonitoring (Leistung, Drift, Bias) inklusive passender Wartungsstrategien

Praktische Erfahrung im Einsatz von AutoML-Tools

Vorhandensein einer eigenen, vom Produktivsystem des Auftraggebers getrennten Entwicklungsumgebung, die den aktuellen Standards für Datensicherheit und Zugriffsschutz entspricht (inkl. Nachweis der Infrastruktur)

PLUS:

Erfahrung mit Data- und KI-Governance

Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung agentischer Ansätze (Agenten, Multi-Agent-Systeme, agentische Workflows) mit Azure-Ressourcen

Erfahrung in der Umsetzung von End-to-End-Databricks-Projekten (von Datenaufbereitung und Feature Engineering über Modelltraining und Deployment bis zu MLOps und Monitoring)

Branchenkenntnisse in der Energieindustrie

Strukturierte und analytische Arbeitsweise

Hohes Qualitätsbewusstsein und Verantwortungsbereitschaft

Sehr gute Kommunikationsfähigkeit gegenüber technischen und fachlichen Stakeholdern

Teamfähigkeit und Bereitschaft zur Wissensweitergabe

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Kontaktaufnahme gerne über Freelancermap, per E-Mail oder über LinkedIn.

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