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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Machine Learning Modelle für den Bankensektor.
- Arbeitgeber: RBI ist ein innovatives Unternehmen, das digitale Transformation im Finanzwesen vorantreibt.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten und kostenlose öffentliche Verkehrsmittel.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams, das die Zukunft des Bankwesens gestaltet.
- Gewünschte Qualifikationen: Bachelor oder Master in Informatik, mindestens 3 Jahre Erfahrung in MLOps.
- Andere Informationen: Unterstützung bei Umzügen und eine gesunde, subventionierte Kantine.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Join the Advanced Analytics & AI team at RBI group, where die Innovation eines Start-ups auf die Stabilität einer etablierten Finanzinstitution trifft. Wir suchen einen erfahrenen Machine Learning Operations Engineer, um die Zukunft des Bankwesens in Mittel- und Osteuropa zu gestalten.
Ihre Rolle:
- Entwurf und Implementierung von Machine Learning Modellen mit Fokus auf operationale Bereitstellung und Skalierbarkeit.
- Arbeiten innerhalb der Databricks-Plattform zur Erstellung robuster Datenpipelines und Machine Learning Workflows.
- Nutzung von Containerisierungstechnologien wie Docker und Kubernetes für die Bereitstellung und Verwaltung von Modellen.
- Integration und Anpassung von Large Language Models und Generative AI-Tools zur Verbesserung der operativen Prozesse.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Erfassung operativer Bedürfnisse und Bereitstellung datengestützter Lösungen.
- Überwachung, Analyse und Betrieb von Machine Learning Modellen in der Produktion.
- Aktualisierung über Branchentrends und Fortschritte in MLOps und verwandten Technologien.
Ihre Kernkompetenzen:
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Statistik oder einem verwandten Bereich.
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Bereich Machine Learning Engineering mit Fokus auf Operationen.
- Kenntnisse in Python und Erfahrung mit Databricks.
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe Konzepte an nicht-technische Stakeholder zu vermitteln.
- Fließend in Englisch; Deutsch ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
Nice to have:
- Zertifizierungen in Databricks, Docker, Kubernetes oder verwandten Technologien.
- Erfahrung mit Cloud-Diensten und Architekturen.
- Vertrautheit mit Large Language Models und Generative AI-Tools im Geschäftskontext.
- Erfahrung in einem multinationalen Teamumfeld.
Was Sie erwartet:
- Work-Life-Balance: Flexible Arbeitszeiten & hybride Optionen.
- Karriereentwicklung: Möglichkeiten für persönliche und berufliche Weiterentwicklung.
- Lernkultur: Kontinuierliches Lernen als Teil unserer DNA.
- Umzugshilfe: Unterstützung bei der Arbeitserlaubnis.
- Pendeln: Kostenloser öffentlicher Nahverkehr.
- Mensa: Gesunde, subventionierte Mahlzeiten.
- Freizeitaktivitäten: Sport-, Kulturangebote und Rabatte.
- Finanzielle Vorteile: Gutscheine und Rabatte.
- Familienfreundlich: Geschlechtsneutrale Elternzeit.
- Gehalt: Ab EUR 60.000 brutto pro Jahr, mit Überstunden und marktgerechter Überzahlung je nach Erfahrung und Qualifikationen.
RBI Retail Innovation GmbH, eine österreichische Tochtergesellschaft der Raiffeisen Bank International, verwaltet digitale Transformationsprojekte für die RBI-Gruppe mit Fokus auf rechtliche, finanzielle und regulatorische Aspekte. Schließen Sie sich uns an, um innovative Bankvisionen zu verwirklichen. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung.
Machine Learning Operation Engineer (f/m/x) Arbeitgeber: RBI
Kontaktperson:
RBI HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Operation Engineer (f/m/x)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus der MLOps-Community zu vernetzen. Suche nach Gruppen oder Foren, die sich auf Machine Learning und Databricks konzentrieren, um wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Tipp Nummer 2
Bleibe über aktuelle Trends informiert! Verfolge Blogs, Podcasts und Webinare zu MLOps und verwandten Technologien. Dies zeigt dein Engagement und deine Leidenschaft für das Feld, was in einem Vorstellungsgespräch positiv auffällt.
✨Tipp Nummer 3
Praktische Erfahrung ist Gold wert! Arbeite an eigenen Projekten oder trage zu Open-Source-Projekten bei, die sich mit Docker, Kubernetes oder Databricks beschäftigen. Diese Erfahrungen kannst du in Gesprächen hervorheben und zeigen, dass du die nötigen Fähigkeiten besitzt.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe häufige Fragen und Szenarien, die in MLOps-Interviews gestellt werden könnten. Das Verständnis von Containerisierung und Datenpipelines wird dir helfen, selbstbewusst aufzutreten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Operation Engineer (f/m/x)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Stellenbeschreibung: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Hebe deine Kenntnisse in Python, Databricks, Docker und Kubernetes hervor. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder Projekte erfolgreich abzuschließen.
Schreibe ein überzeugendes Anschreiben: Verfasse ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position als Machine Learning Operation Engineer erklärt. Gehe darauf ein, warum du bei RBI arbeiten möchtest und wie du zur Weiterentwicklung des Unternehmens beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Erfahrungen und Qualifikationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei RBI vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Databricks, Docker und Kubernetes. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen mit diesen Tools hast und erkläre, wie du sie in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, die deine Fähigkeiten im Bereich Machine Learning Operations demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du datengetriebene Lösungen entwickelt hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du auch mit nicht-technischen Stakeholdern kommunizieren musst, übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Dies zeigt, dass du nicht nur technisch versiert bist, sondern auch in der Lage bist, dein Wissen effektiv zu teilen.
✨Bleibe auf dem Laufenden
Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich MLOps und KI. Im Interview kannst du zeigen, dass du proaktiv bist und ein echtes Interesse an der Weiterentwicklung in diesem Bereich hast, was für das Unternehmen von großem Wert ist.
