Data Scientist – Databricks (m / w / d)

Westhouse ist eines der führenden internationalen Recruitment Unternehmen für die Vermittlung von hochqualifizierten Fachexperten in Bereichen wie IT Life Cycle, SAP, Engineering, Kaufmännischem und Fachberatung.

Für unseren Kunden suchen wir aktuell eine / n Data Scientist – Databricks (m / w / d) - Remote, Frankfurt am Main.

Ihre Aufgaben

• Beratung und Erarbeitung eines Zielbilds für die Data-Science-, AI- und MLOps-Arbeitsweise auf Azure Databricks, einschließlich Rollenmodellen, Verantwortungsabgrenzung und Lifecycle-Betrachtung von Modellen und Pipelines
• Konzeption einer standardisierten Arbeitsweise für klassische ML-Verfahren, Generative-AI-Use-Cases (z. B. LLM-basierte Anwendungen, RAG-Architekturen) sowie Agentic-AI-Ansätze auf Databricks
• Erarbeitung technischer Leitplanken für die Nutzung von Databricks (Notebooks, Jobs, MLflow, Feature Store, Model Serving, Vector Search, Unity Catalog) im AI- und ML-Kontext MLOps-, GenAI- und Agentic-AI-Standards
• Konzeption und Durchführung der Definition von MLOps-Standards für Entwicklung, Training, Versionierung, Deployment, Monitoring und Stilllegung von ML- und GenAI-Modellen (inkl. CI / CD- und Governance-Aspekten)
• Erarbeitung eines Vorgehensmodells für den Einsatz von Generative-AI-Komponenten (z. B. Prompt-Management, Modellwahl, Fine-Tuning vs. Inference-Only, Kostenkontrolle)
• Definition von Architekturmustern für Agentic-AI-Szenarien (z. B. Tool-Calling, Orchestrierung, Zu-standsmanagement, Sicherheits- und Kontrollmechanismen)
• Festlegung von Qualitäts-, Sicherheits- und Compliance-Kriterien für AI- und ML-Workloads (z. B. Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit, Auditierbarkeit, Bias-Betrachtung) Daten- und Plattformintegration im AI-Kontext
• Beratung zur Nutzung bestehender Data-Lakehouse-Strukturen (Bronze / Silver / Gold) als Grundlage für Data-Science-, ML- und GenAI-Anwendungsfälle
• Konzeption der Anbindung relevanter Datenquellen (Batch, Streaming, Events, APIs) für Trainings-, Inferenz- und Evaluationsszenarien
• Erarbeitung von Standards zur Feature-Generierung, Feature-Verwaltung und Wiederverwendbarkeit (z. B. Feature Store) Migration und Weiterentwicklung bestehender Analyse-Workloads
• Beratung und Durchführung der Überführung bestehender Analyse- und Modellierungsansätze in standardisierte, produktionsnahe ML- und AI-Workflows auf Azure Databricks
• Erarbeitung von Migrations- und Transformationskonzepten zur Ablösung oder Integration bestehender Analyseplattformen in die neue Arbeitsweise Governance, Sicherheit und Betrieb
• Konzeption von Governance- und Zugriffsmodellen für AI-, GenAI- und ML-Artefakte unter Nutzung von Unity Catalog und AAD-basierter Authentifizierung
• Beratung zur Einhaltung von Datenschutz-, Compliance- und Informationssicherheitsanforderungen im Kontext von KI-basierten Verfahren
• Erarbeitung von Monitoring-, Logging- und Kostenkontrollkonzepten für AI- und ML-Workloads auf Azure Databricks Dokumentation, Enablement und Wissenstransfer
• Erstellung von Architektur-, Betriebs- und Nutzungskonzepten zur nachhaltigen Anwendung der definierten Arbeitsweise
• Durchführung von Workshops, Schulungen und Wissenstransfermaßnahmen zur Vermittlung der AI-, GenAI-, Agentic-AI- und MLOps-Standards an relevante Stakeholder
• Dokumentation von Best Practices, Templates und Referenzimplementierungen für eine konsistente Nutzung der Plattform

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Sven Schäfer

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Ihre Qualifikationen