Principal Python Engineer – ML‑Infrastruktur

Principal Python Engineer

• ML‑Infrastruktur (AI‑Training)

Über die Rolle

Was wäre, wenn Ihre Python‑Expertise direkt die Praxis beeinflussen könnte — durch Arbeit an echtem Produktionscode mit messbarem, nachhaltigem Effekt. Dies ist eine vollständig Remote, flexible Vertragsposition für eine Senior‑Engineer‑Persönlichkeit, die an der Schnittstelle von Systemprogrammierung, verteiltem Rechnen und AI‑Infrastruktur aufblüht.

• Ort: Remote
• Einsatz: 20–40 Stunden/Woche

Verantwortlichkeiten

• Hochleistungs‑Python‑Systeme entwerfen, entwickeln und optimieren, die großangelegte Datenpipelines und Modellbewertungs‑Workflows unterstützen
• Full‑Stack‑Backend‑Tools und Services für Datenannotation, Validierung und Qualitätskontrolle in großem Maßstab entwickeln
• Engpässe in rechenintensiven, verteilten Systemen mithilfe fortgeschrittener asynchroner Muster und Profiling‑Techniken diagnostizieren und beheben
• Zuverlässigkeit, Sicherheit und Performance bestehender Produktions‑Python‑Codebasen verbessern
• Eng mit Daten-, Forschungs‑ und Engineering‑Teams zusammenarbeiten, um Trainings‑ und Evaluationszyklen von Modellen zu beschleunigen
• Architekturrelevante Entscheidungen durch synchrone Design‑Reviews und klare technische Kommunikation vorantreiben

Qualifikationen

• 5+ Jahre Erfahrung in der Produktion mit Python für großskalige Infrastruktur oder Plattform‑Engineering
• Tiefgreifende Expertise in verteiltem Rechnen, nebenläufigem Betrieb und fortgeschrittenen asynchronen Programmiermustern
• Sicher in Python‑Interna
• einschließlich GIL‑Einschränkungen, Speicherprofiling und Leistungsoptimierung für rechenintensive Workloads
• Erfahrene*r Full‑Stack‑Entwickler mit starkem Background in Systemprogrammierung
• Klare, selbstbewusste Kommunikation, fähig, technische Strategie und Architekturentscheidungen zu führen
• Muttersprachlich oder fließend in Englisch
• Verfügbar für eine Einsatzzeit von 20–40 Stunden pro Woche

Nice to Have

• Frühere Erfahrung mit Datenannotation, Datenqualität oder Evaluationssystemen
• Vertrautheit mit AI/ML‑Workflows, Modelltraining oder Benchmarking‑Pipelines
• Hintergrund in Architektur verteilter Systeme oder Entwickler‑Tooling
• Erfahrung in direkter Zusammenarbeit mit AI‑Forschungsteams oder Laboren

Warum

• Arbeiten an realen, hochwirksamen Produktionssystemen, die von führenden AI‑Forschungslabors genutzt werden
• Vollständig Remote und flexibel
• Arbeiten wann und wo es Ihnen passt
• Freiberufliche Autonomie mit der Tiefe und Struktur bedeutungsvoller, langfristiger technischer Arbeit
• Zusammenarbeit mit erstklassigen Ingenieuren und Forschern an der Spitze der AI‑Entwicklung
• Potenzial für fortlaufende Arbeit und Vertragsverlängerung, wenn neue Projekte starten