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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Design and implement cloud solutions focusing on machine learning and AI.
- Arbeitgeber: Join Machine Learning Reply, a leader in data science solutions for top German industries.
- Mitarbeitervorteile: Enjoy flexible work options, fitness subsidies, and access to industry-leading projects.
- Warum dieser Job: Be part of a dynamic team, learn cutting-edge technologies, and make a real impact.
- Gewünschte Qualifikationen: Ideal candidates have a quantitative background and some experience with DevOps/MLOps principles.
- Andere Informationen: Work in award-winning offices in Munich with opportunities for continuous learning.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Aufgaben
- Du bist für die Konzipierung technischer Ansätze der Cloud-Einführungen , auch im Hinblick auf datenintensive und -intensive Anwendungen mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz verantwortlich
- Die Anfertigung, Implementierung und Visualisierung der Cloud-Architektur , basierend auf AWS, Azure oder GCP und/oder On-Premises-Infrastrukturen unserer Kunden gehört ebenfalls dazu
- Du automatisierst wiederkehrende Aufgaben durch modernste DevOps – und MLOps -Konzepte, so dass unsere Kunden ihre Time-to-Delivery deutlich reduzieren können
- Dabei hast du immer ein Auge auf aktuelle Trends im Cloud Bereich und verfolgst Best Practices
- Du kümmerst dich um die notwendigen Überwachungs-, Failover- und Recovery-Infrastrukturen , die unseren Kunden einen sicheren Betrieb ihrer Machine-Learning-Lösungen in Übereinstimmung mit den neuesten regulatorischen Anforderungen ermöglichen
- Enge Interaktion mit Kunden und Interessengruppen, um konkrete und komplexe Geschäftsanforderungen in produktionsreife Lösungen zu übersetzen
- Zusammenarbeit mit verschiedenen Disziplinen wie Unternehmensarchitekten, Analysten, Datenwissenschaftlern oder Dateningenieuren zur Entwicklung datenintensiver Anwendungen wie Data Warehouses, Data Lakes und/oder Datenplattformen
Benefits
- Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten. Profitiere von unserem Team, Lernressourcen, Hackathons und mehr, um deine technische Entwicklung voranzutreiben und eine Präsenz in der Machine-Learning-Community zu haben (interdisziplinäres Arbeiten und Schulungen in den Bereichen Data Engineering, Cloud-Architektur und Data Science)
- Zugang zu branchenübergreifenden Projekten (große und mittelständische Unternehmen aus den Bereichen Banken, Versicherungen, Automotive, Einzelhandel usw.)
- Branchenführenden Kooperationen in den Bereichen Cloud, BI und AutoML
- Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung, innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch
- Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke
- Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel mit Deutschlandticket
- Zuschuss zu einer Fitnessstudio-Mitgliedschaft in einem Fitnessstudio der Wahl
- Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit
Qualifikationen
- Wir freuen uns auf deinen Studienabschluss mit einem quantitativen oder wirtschaftlichen Hintergrund , zum Beispiel in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsmathematik oder Betriebswirtschaftslehre
- Idealerweise bringst du erste praktische Erfahrungen mit DevOps/MLOps-Prinzipien und Computerplattformen wie Microsoft Azure, AWS und GCP sowie Databricks mit
- Erste Erfahrungen in Kubernetes und Programmiersprachen wie Python, Java und Scala sowie SQL- und NoSQL-Datenbanktechnologien und Data Lakes
- Kenntnisse in Cloud-Architekturen (AWS oder Microsoft Azure), in den gängigen Betriebssystemen wie Unix/Linux und in Applikationsplattformen
- Mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeit in Deutsch und Englisch und die Bereitschaft national zu reisen
- Fähigkeit, analytische Ergebnisse überzeugend zu kommunizieren und dem Management zu präsentieren
Über Machine Learning Reply:
Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken – von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen. Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren – mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien. Mit dem Machine Learning Incubator bietet das Unternehmen ein Programm zur Ausbildung der nächsten Generation von Entscheidungsträgern, Data Scientists und Entwicklern an.#J-18808-Ljbffr
Junior DevOps / Machine Learning Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Reply Deutschland SE
Kontaktperson:
Reply Deutschland SE HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Junior DevOps / Machine Learning Engineer (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Mach dich mit den neuesten Trends im Bereich Cloud und Machine Learning vertraut. Verfolge relevante Blogs, Podcasts und Webinare, um dein Wissen zu erweitern und aktuelle Entwicklungen zu verstehen.
✨Tip Nummer 2
Netzwerke aktiv mit Fachleuten aus der Branche. Besuche Meetups oder Konferenzen, die sich auf DevOps, MLOps und Cloud-Technologien konzentrieren, um wertvolle Kontakte zu knüpfen und von anderen zu lernen.
✨Tip Nummer 3
Setze praktische Projekte um, die deine Fähigkeiten in AWS, Azure oder GCP demonstrieren. Erstelle beispielsweise ein kleines Machine Learning-Projekt, das du in deinem Portfolio präsentieren kannst.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich darauf vor, technische Konzepte klar und verständlich zu kommunizieren. Übe, komplexe Ideen einfach zu erklären, da dies in der Interaktion mit Kunden und Stakeholdern entscheidend ist.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Junior DevOps / Machine Learning Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Kenntnisse in Cloud-Architekturen, DevOps/MLOps-Prinzipien und Programmiersprachen. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine praktischen Erfahrungen mit Technologien wie AWS, Azure oder GCP sowie deine Kenntnisse in Kubernetes und Programmiersprachen wie Python oder Java. Zeige, wie du diese Fähigkeiten in früheren Projekten angewendet hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu den Zielen des Unternehmens passen. Gehe auch auf deine Begeisterung für Machine Learning und Cloud-Technologien ein.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält. Eine fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen positiven Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Reply Deutschland SE vorbereitest
✨Verstehe die Cloud-Technologien
Mach dich mit den gängigen Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und GCP vertraut. Sei bereit, spezifische Beispiele zu nennen, wie du diese Technologien in der Vergangenheit genutzt hast oder wie du sie in zukünftigen Projekten einsetzen würdest.
✨Kenntnisse in DevOps und MLOps
Bereite dich darauf vor, deine Erfahrungen mit DevOps- und MLOps-Prinzipien zu erläutern. Zeige, dass du die Automatisierung von Prozessen verstehst und wie dies die Time-to-Delivery für Kunden verbessern kann.
✨Analytische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, analytische Ergebnisse klar und überzeugend zu kommunizieren. Übe, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären, damit auch Nicht-Techniker sie verstehen können.
✨Interdisziplinäre Zusammenarbeit betonen
Hebe deine Fähigkeit hervor, mit verschiedenen Disziplinen zusammenzuarbeiten, wie z.B. Datenwissenschaftlern und Unternehmensarchitekten. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast, um datenintensive Anwendungen zu entwickeln.
