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Remote Startup Data Engineer Jobs in Wisconsin (NOW HIRING)

Fur ein langfristig angelegtes Daten- und KI-Programm wird ein Databricks AI / ML Engineer ... Hybrid - ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote Projektsprache: Deutsch und Englisch Aufgaben: ...

Staff Software Engineer

Milwaukee, WI · On-site +1

$120K - $200K/yr

Demonstrated high degree of ownership and a startup mindset. * Strong communication and ... Familiarity creating integrations with external data sources and/or world class data visualizations

Data Analysis: * Collect and analyze data to gain insights into user behaviour, product usage, and ... Experience working in a startup environment or high-growth company is often preferred. Continuous ...

Data Analysis: * Collect and analyze data to gain insights into user behaviour, product usage, and ... Experience working in a startup environment or high-growth company is often preferred. Continuous ...

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Showing results 41-60

Remote Startup Data Engineer information

What is the difference between Remote Startup Data Engineer vs Remote Startup Data Analyst?

AspectRemote Startup Data EngineerRemote Startup Data Analyst
Required CredentialsBachelor's in CS, Data Engineering certificationsBachelor's in Statistics, Data Analysis certifications
Work EnvironmentBuilding data pipelines, infrastructureInterpreting data, creating reports
Employer & Industry UsageTech startups, SaaS companiesMarketing agencies, e-commerce startups
Common Search & ComparisonOften compared for technical depth and infrastructure focusCompared for data interpretation and business insights

The main difference between a Remote Startup Data Engineer and a Remote Startup Data Analyst lies in their focus areas. Data Engineers build and maintain data infrastructure, while Data Analysts interpret data to inform business decisions. Both roles are essential in startups but require different skill sets and responsibilities.

What are the most commonly searched types of Startup Data Engineer jobs in Wisconsin? The most popular types of Startup Data Engineer jobs in Wisconsin are:
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What cities in Wisconsin are hiring for Remote Startup Data Engineer jobs? Cities in Wisconsin with the most Remote Startup Data Engineer job openings:

Databricks AI / ML Engineer (m/w/d)

Qualysoft

On-site, Remote

Contractor

Re-posted 5 days ago


Job description

Fur ein langfristig angelegtes Daten- und KI-Programm wird ein Databricks AI / ML Engineer (m/w/d) gesucht.
Ziel ist die Entwicklung, Implementierung und der Betrieb skalierbarer Machine-Learning- und LLM-Losungen auf Azure Databricks von der Datenaufbereitung uber Feature Engineering bis hin zu MLOps, Deployment und Monitoring.
Der Fokus liegt auf Big-Data-Engineering, ML/LLM-Workloads, MLOps-Automatisierung sowie der nahtlosen Integration in das Microsoft-Okosystem.
520 - 560 a day
Rahmenbedingungen
Start: Marz/April 2026
Laufzeit: 3 Jahre (optional verlangerbar bis max. 5 Jahre)
Auslastung: 100 %
Arbeitsmodell: Hybrid - ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote
Projektsprache: Deutsch und Englisch

Aufgaben:
Datenanalyse und Prototyping mit Python in Azure Databricks unter Einsatz gangiger ML-Frameworks
Entwicklung und Betrieb von Big-Data-Pipelines mit Apache Spark, Delta Lake und Databricks SQL
Durchfuhrung von Feature Engineering sowie Training, Versionierung und Deployment von Modellen mit Databricks MLflow
Entwicklung und Betrieb von ML- und LLM-Workloads auf Azure Databricks (inkl. Unity Catalog, Performance- und Kostenoptimierung)
End-to-End-Integration der Losungen in das Microsoft-Okosystem (z. B. API- und Schnittstellendesign, Orchestrierung mit Azure Functions und Logic Apps)
Aufbau und Weiterentwicklung von MLOps- und CI/CD-Pipelines fur automatisiertes Training, Testing, Deployment und Monitoring von ML- und LLM-Modellen sowie Agents
Durchfuhrung von Modell- und Datenmonitoring (Modellleistung, Daten-Drift, Bias) inklusive Wartungs- und Updateprozessen
Einsatz von AutoML-Tools zur Beschleunigung von Prototypen und Experimenten
Sicherstellung von Skalierbarkeit, Sicherheit und stabilen Betriebsprozessen der entwickelten Losungen

Fachliche Anforderungen:
Fundierte Kenntnisse in Datenanalyse und Prototyping mit Python in Azure Databricks
Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn
Praktische Erfahrung im Big Data Engineering mit Apache Spark, Delta Lake und Databricks SQL
Kompetenz in Feature Engineering sowie Modell-Deployment mit managed Databricks MLflow
Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von ML- und LLM-Workloads auf Azure Databricks
Erfahrung mit End-to-End-Integrationen im Microsoft-Okosystem
Erfahrung im Aufbau von MLOps- und CI/CD-Pipelines fur ML- und LLM-Modelle sowie agentische Workflows
Erfahrung im Modell- und Datenmonitoring (Leistung, Drift, Bias) inklusive passender Wartungsstrategien
Praktische Erfahrung im Einsatz von AutoML-Tools
Vorhandensein einer eigenen, vom Produktivsystem des Auftraggebers getrennten Entwicklungsumgebung, die den aktuellen Standards fur Datensicherheit und Zugriffsschutz entspricht (inkl. Nachweis der Infrastruktur)

PLUS:
Erfahrung mit Data- und KI-Governance
Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung agentischer Ansatze (Agenten, Multi-Agent-Systeme, agentische Workflows) mit Azure-Ressourcen
Erfahrung in der Umsetzung von End-to-End-Databricks-Projekten (von Datenaufbereitung und Feature Engineering uber Modelltraining und Deployment bis zu MLOps und Monitoring)
Branchenkenntnisse in der Energieindustrie
Strukturierte und analytische Arbeitsweise
Hohes Qualitatsbewusstsein und Verantwortungsbereitschaft
Sehr gute Kommunikationsfahigkeit gegenuber technischen und fachlichen Stakeholdern
Teamfahigkeit und Bereitschaft zur Wissensweitergabe

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Bitte senden Sie uns Ihren aktuellen Lebenslauf, Ihre Verfugbarkeit sowie Ihre Stundensatzvorstellung.
Wir freuen uns auf Ihre Ruckmeldung.
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Vielen Dank fur Ihr Interesse!

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