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# Data Engineer (Kubernetes/AWS)

- **Company:** Westhouse Consulting GmbH
- **Location:** Garching bei Munchen, Germany
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Programming Tools, Ansible, AI Infrastructure, Data Logging, Data Processing, Large Language Models, SHAP (Shapley Additive Explanations), Grafana, Gitlab-ci, Git Flow, Kubernetes, Infrastructure Automation Frameworks, Collibra, Xgboost, Machine Learning Operations, Terraform, Docker, Databricks
- **Published:** November 14, 2026
- **Apply:** https://www.westhouse-group.com/bewerbungsformular/?job-id=180966&post-id=64726

## About the Role

* Bitte NUR bewerben, wenn ALLE MUSS-Anforderungen erfüllt sind!
 * MUSS-Anforderungen:
 * Zertifikat: Certified Kubernetes Administrator (CKA)
 * Sehr gute Architektur- und Betriebserfahrung mit Kubernetes in AWS- und On-Premise-Umgebungen
 * Erfahrung in der Bereitstellung und im Betrieb von Open-Weight-LLMs auf On-Premise-GPU-Infrastruktur
 * Projekterfahrung und Fachwissen im Eisenbahnbetrieb, insbesondere zu Fahrzeug und Anschlussdisposition sowie Verspätungskodierungen
 * Langjährige Architektur- und Umsetzungs-Kenntnisse im Bereich Infrastructure- as-Code - Mindestens 3 Jahre
 * Projekterfahrung in der Operationalisierung von ML-Modellen mit MLflow, im Umgang mit Azure Databricks sowie in der Umsetzung von MLOps-Best-Practices
 * SOLL-Anforderungen:
 * Erfahrung mit vLLM, Inferenz-Parametertuning und OpenWebUI sowie der API-basierten Anbindung eigener Modellendpunkte an KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge
 * Erfahrung mit abgegrenzten Betriebsleistungsbausteinen nach bahninternen Betreibervorgaben einschließlich Grafana-Monitoring und dokumentierter Fehlerbehandlung
 * Erfahrung mit Explainable AI, insbesondere Shapley-/SHAP-Analysen zur Interpretation von Gradient-Boosting-Modellen wie XGBoost

## Description

* Implementierung von Datenverarbeitungen
 * Umsetzung abgegrenzter Datenpipelines und ETL-/ELT-Verarbeitungen auf Azure Databricks mit Python, SQL und PySpark auf Grundlage der vorgegebenen Architektur- und Entwicklungsstandards
 * Umsetzung von Container- und KI-Komponenten
 * Entwicklung und Anpassung containerisierter Daten- und KI-Komponenten auf DBMC/DBCS einschließlich der Umsetzung definierter Kubernetes-basierter Datenverarbeitungs-, Trainings- und Inference-Workloads
 * Umsetzung von On-Prem-Workloads
 * Entwicklung und Anpassung abgegrenzter Kubernetes-/k3s-basierter Komponenten auf der On-Prem-KI-Infrastruktur sowie Umsetzung definierter GPU-/CPU-basierter Trainings- und Inference-Workloads
 * Migration bestehender Komponenten
 * Technische Migration abgegrenzter Skripte, Datenverarbeitungen, Pipelines und Containerkomponenten auf die vorgegebene Zielplattform einschließlich Daten-, Funktions- und Schnittstellenvalidierung
 * Deployment und Automatisierung Umsetzung und Anpassung bestehender automatisierter Deployment- und Infrastrukturprozesse unter Nutzung von GitLab CI/CD, Terraform, Databricks Asset Bundles, Docker, Ansible und GitOps-/FluxCD-Verfahren
 * Tests und Qualitätssicherung Erstellung und Durchführung automatisierter Unit-, Integrations- und technischer Funktionstests sowie Dokumentation der Test- und Validierungsergebnisse
 * Monitoring und Fehlerbehebung
 * Umsetzung definierter Monitoring-, Logging- und Alerting-Anforderungen sowie Analyse und Behebung technischer Fehler in Datenpipelines, Container-, Kubernetes- und Deployment-Komponenten
 * Dokumentation und standardkonforme Umsetzung
 * Technische Dokumentation der entwickelten und migrierten Komponenten sowie Umsetzung der Leistungen innerhalb der vorgegebenen Architektur-, Unity-Catalog-, Security-, Governance- und Betriebsstandards