Architekturmodernisierung: Analyse der bestehenden Backend- und Datenarchitektur, Identifikation von Schwachstellen, Definition einer zukunftsfähigen Zielarchitektur
Hands-on Backend-Entwicklung: Umsetzung neuer Backend-Komponenten in Python, Optimierung bestehender Services, Stabilisierung der Datenverarbeitung
GenAI-Integration: Entwicklung und Integration von OpenAI-basierten Features (z.?B. Datenkategorisierung, Entscheidungsunterstützung, semantische Suche)
Databricks & Spark Engineering Aufbau, Optimierung und Skalierung von Pipelines für große Datenmengen
Datenmodellierung & Datenarchitektur: Harmonisierung interner und externer Datenquellen, Aufbau robuster Strukturen für globales Reporting
Technische Leitplanken setzen: Einführung von Standards, Best Practices, Code-Qualität, Security und Architekturprinzipien
Enge Zusammenarbeit mit globalen Einkaufsteams: Verständnis der Use Cases, Übersetzung von Business-Bedarfen in technische Lösungen
Weiterentwicklung im laufenden Betrieb: Ausbau der App während des globalen Rollouts

Softwarearchitekt: Sehr erfahrener Architekt mit tiefem Verständnis für skalierbare Daten- und Backend-Systeme
Hands-on: Du entwickelst selbst und berätst nicht nur
Python: Experte in Python mit Erfahrung in komplexen Backends
Databricks/Spark: Fundierte Erfahrung mit Databricks, Spark und Azure-Datenbanken
GenAI: Routiniert in LLM-Integration, OpenAI, Prompting und Embeddings
Data Engineering: Sicher in Datenmodellierung, Pipelines und Data Engineering
React: Grundverständnis für React-Schnittstellen
Kubernetes: Containerization und Kubernetes als Plus

AI Softwarearchitekt (m/w/d)