Placeringsort: Stockholm, Göteborg eller Borlänge, Sverige

Anställningsform: Heltidskonsult (100 %, 1700 timmar/år)

Avtalstid: 2025-11-17 – 2026-11-16 (1 år, med option på förlängning 6 + 6 månader)

Kompetensnivå: 2 (Specialist/Medior-Senior)

Om Rollen:

Vi söker en mycket skicklig Data Ingenjör till Trafikverkets team "Analysfabriken" inom verksamhetsområde Underhåll. Detta är en kritisk roll med fokus på avancerad teknisk dataanalys, specifikt för att stödja AI-baserad bildanalys för digital besiktning av järnvägsspår.

Konsulten kommer att samarbeta nära med Data Scientists och ha huvudansvaret för att implementera robusta dataflöden och produktionsmiljöer som krävs för att skala upp AI-modeller för datorseende till driftsatt verksamhet.

Huvudsakliga Ansvarsområden:

Data Ingenjören kommer att vara avgörande för att överbrygga klyftan mellan data science-modeller och IT-system i företagsklass.

1. Implementering av Pipelines och Infrastruktur

• Implementera och underhålla skript för dataflöden och analysalgoritmer i komplexa server- och klusterbaserade IT-miljöer.
• Designa och utveckla kod för pre- och postprocessning av stora volymer bilddata.
• Utveckla robusta lösningar för batchhantering för effektiv behandling av besiktningsbilder.
• Integrera och hantera AI-modeller utvecklade för bildigenkänning inom produktionsflödet.

2. Teknisk Utveckling och Datahantering

• Ansvara för allmän datahantering, dataförberedelse, rensning och transformationsprocesser.
• Utföra strukturerad programmering och kodutveckling primärt i Python.
• Hantera data i olika databasmiljöer och säkerställa optimal interaktion mellan system.
• Genomföra test och utvärdering av implementerade AI-modeller för att säkerställa stabilitet och noggrannhet.
• Utföra viss egen dataanalys och utredning vid behov för att felsöka eller förbättra prestanda i dataströmmarna.

3. Samarbete och Kunskapsöverföring

• Delta aktivt i kunskapsöverföring, dokumentera processer och handleda intern personal hos kunden.
• Samarbeta nära med Data Scientists och driftpersonal för att upprätthålla en skalbar analysmiljö med hög prestanda.

Krav på Konsulten (Ska-Krav):

Kandidater måste ha dokumenterad erfarenhet som uppfyller följande kriterier:

• Data Engineer-Erfarenhet: Minst 3 års yrkeserfarenhet som Data Engineer.
• Python/LINUX-Expertis: Minst 3 års erfarenhet av att arbeta med Python i LINUX-miljö.
• Strukturerad Python-Kodning: Minst 3 års erfarenhet av strukturerad programmering i Python, inklusive kunskap om:
  • Versionshantering (t.ex. Git).
  • Följa kodstandarder (t.ex. PEP8).
  • Använda professionella testverktyg.
• Produktionsoptimering: Minst 3 års erfarenhet av att optimera Python-kod för produktionsmiljöer, inklusive robust integration mot databaser, API:er och andra systemkomponenter.
• Databas-Erfarenhet: Minst 3 års erfarenhet av att arbeta med olika databasteknologier (t.ex. PostgreSQL, Microsoft SQL Server, MongoDB).
• AI-Utvecklingsfokus: Minst 1 års specifik erfarenhet av AI-utveckling i rollen som Data Engineer.
• Referensuppdrag: Minst ett relevant externt referensuppdrag (minst 500 timmar, godkänt av uppdragsgivare, genomfört inom de senaste 5 åren).
• Språk: Flytande i svenska (tal och skrift) och förmåga att läsa och förstå teknisk engelska inom data science-området.

Mervärdeskrav (Meriterande):

• MLOps-Erfarenhet: Minst 1 års erfarenhet av MLOps-principer, inklusive:
  • Spårbarhet för data, modell och kod.
  • Modellregister och experimentspårning.
• Containerisering/Kubernetes: Minst 1 års erfarenhet av utveckling i Python med containerteknik baserad på Kubernetes i klustermiljöer.
• Inferensoptimering: Minst 1 års erfarenhet av prestandaoptimering vid inferens av AI-modeller i produktionsmiljöer.

Uppdragsdetaljer:

Omfattning: 100 % av årsarbetstid (1700 timmar).

Distansarbete: Medges enligt överenskommelse med ansvarig uppdragsledare.

Sista Svarsdag: 2025-10-25

Om Sperton:

Sperton Sweden är en del av Sperton Global, ett rekryterings- och konsultföretag med internationell räckvidd. Vi har åtagit oss att hjälpa våra kunder att nå framgång i sina rekryteringsprocesser genom att hitta rätt personer för rätt positioner.