Senior-Cloud-and-Platform-Engineer-m-w-d
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Job description
nAcuity Analytics ist ein globales, Tech-first Unternehmen, das Finanzinstitute und Corporates dabei unterstützt, durch Research, Data, Analytics und AI-enabled Solutions bessere Entscheidungen zu treffen. Wir kombinieren tiefes Financial-Services-Know-how mit starken Engineering-, Digital- und AI-Capabilities, um komplexe Probleme zu lösen. Mit einem Team von 7.200+ Analysts, Data Specialists und Technologists an 28 Standorten arbeiten wir mit über 800 Organisationen weltweit zusammen - um Effizienz zu steigern, Insights zu liefern und messbaren Impact zu schaffen. Unser Erfolg basiert auf der Stärke unserer Leute: Wir investieren in Talente, fördern Collaboration und schaffen Raum für Wachstum, damit unsere Teams für ihre Clients das Beste rausholen können.\n
Aufgaben
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Als Senior Platform Engineer (F/M/X) bist du verantwortlich für den Aufbau, die Weiterentwicklung und den Betrieb einer modernen Plattform auf Databricks - mit Fokus auf robustes Deployment, Monitoring und Governance von Applikationen und Services. Du verbindest Software-Engineering, Cloud-native Architektur und operationale Exzellenz und arbeitest eng mit cross-funktionalen Teams zusammen, um skalierbare, zuverlässige und hochperformante Plattform-Capabilities zu liefern.
- Design, Entwicklung und Wartung robuster APIs mit Frameworks wie Flask, FastAPI oder Django
- Implementierung und Verwaltung von CI/CD- und ModelOps-Pipelines für effizientes Deployment, Monitoring und Governance
- Entwicklung und Deployment containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes
- Betrieb in einer Cloud-nativen Umgebung (bevorzugt Azure) zur Bereitstellung sicherer und skalierbarer Lösungen
- Sicherstellung von Reproduzierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Compliance im Application Lifecycle Management
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Requirements
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- Expert-Level Kenntnisse in der Python-Entwicklung
- Nachgewiesene Erfahrung in der Bereitstellung von produktionsreifen APIs
- Starker DevOps-Hintergrund, einschließlich CI/CD-Implementierung und Automatisierung
- Fundierte Kenntnisse in Containerisierung (Docker) und Orchestrierung (Kubernetes)
- Erfahrung mit ModelOps-Praktiken, Tools und Frameworks
- Erfahrung in Cloud-Umgebungen, idealerweise Microsoft Azure
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Starke Deutsch und Englischkenntnisse Von Vorteil wären:
- Praktische Erfahrung mit Azure DevOps, Azure Container Registry und Azure Key Vault
- Erfahrung mit Databricks oder anderen modernen Datenplattformen
- Kenntnisse in CI/CD und ModelOps für komplexe Anwendungen, einschließlich automatisierter Tests und Deployments
- Vertrautheit mit MLflow oder ähnlichen Tools für Tracking, Registry und Reproduzierbarkeit
Benefits & conditions
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