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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-Lösungen und gestalte die KI-Strategie aktiv mit.
- Arbeitgeber: Apleona GmbH, ein innovatives Unternehmen in Neu-Isenburg.
- Mitarbeitervorteile: Vollzeitstelle mit flexiblen Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Sei Teil der KI-Revolution und arbeite an spannenden Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Data/ML-Engineering und gute Python- sowie SQL-Kenntnisse.
- Andere Informationen: Vielfältige und inklusive Unternehmenskultur, die Chancengleichheit fördert.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Verstärken unser Team und gestalte gemeinsam mit uns deine Zukunft! Wir die Apleona GmbH suchen für unseren Standort in Neu-Isenburg München AI Engineer (w / m / d) - JobID 23734
Deine Perspektiven:
- Enabler-Rolle an der Schnittstelle IT Operational Efficiency: du baust ML-Lösungen und bringst sie in Produktion
- Gestalte aktiv die KI-Strategie und Plattform die unsere Transformation vorantreibt
- Entwickle KI-Use Cases (ML & GenAI) End-to-End von der Idee bis zur Umsetzung im Microsoft-Ökosystem (Fabric Power Platform Azure)
- Hohe Sichtbarkeit durch fachliche Berichtslinie ans Management
- Enges Arbeiten mit Data & Analytics Projektleitern und Fachbereichen
Welche Aufgaben kommen auf Dich zu:
- Applied ML: Feature Engineering
- Machine Learning Pipelines
- reproduzierbare Notebooks / SQL
- Integration & MLOps: Pipelines / Jobs CI / CD (light)
- Observability
- Kosten- & Versionskontrolle
- GenAI & Guardrails: Anbindung von LLM / GenAI-APIs
- Prompt-Flows
- Sicherheits- / Policy-Leitplanken
- Produktivsetzung: Deployments
- Rollen / Berechtigungen
- APIs / Webhooks
- einfache Service-UIs
- Handover & Betrieb: technische Doku
- Run-Übergabe
- Support beim Effekt-Tracking
Was Du mitbringen solltest:
- 3-6 Jahre Erfahrung in Data / ML-Engineering oder Applied ML mit Produktionserfahrung
- Sehr gute Python- und SQL-Skills
- Erfahrung mit Azure / Microsoft Fabric (Notebooks Lakehouse) und Git
- Grundlegende MLOps-Praxis: Orchestrierung / Jobs CI / CD (light)
- Tests
- Monitoring / Drift
- Praxis mit Power Platform (Power Automate / Apps) und API-Integration (REST OAuth)
- Basis-Know-how zu Azure AD / Rollen
- Verständnis für Security / Compliance (DSGVO-Basics)
- saubere Doku und zuverlässige Übergaben
- Starke Zusammenarbeit & Kommunikation (DE fließend EN sehr gut)
- strukturierte Arbeitsweise
- Ownership-Mindset
Nice to have:
- Power BI
- Container-Basics
- Erfahrung mit HR- oder Procurement-Daten
Wir leben Vielfalt und Chancengleichheit. Wir freuen uns daher über alle qualifizierten Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, ethnischer Herkunft, Religion, sexueller Orientierung, Alter oder etwaigen Beeinträchtigungen.
Bewirb dich in nur wenigen Klicks über das Bewerbungsformular! Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Ansprechpartner: Dana Korpis
Wir bitten Personalberater und -dienstleister von einer Kontaktaufnahme abzusehen. Die angegebenen Kontaktdaten sind ausschließlich für Bewerbende gedacht.
AI Engineer (wmd) Arbeitgeber: Apleona
Kontaktperson:
Apleona HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: AI Engineer (wmd)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über offene Stellen oder Tipps für den Bewerbungsprozess – oft sind es persönliche Kontakte, die dir den entscheidenden Vorteil verschaffen!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht nur auf Stellenanzeigen, sondern sprich direkt mit Unternehmen, die dich interessieren. Zeig dein Interesse und frage nach möglichen Möglichkeiten, auch wenn sie gerade keine offenen Stellen ausgeschrieben haben.
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen für AI Engineers vertraut und übe deine Antworten. Denk daran, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren. Wir können dir helfen, dich optimal vorzubereiten!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du an einer Stelle bei Apleona interessiert bist, bewirb dich direkt über unser Bewerbungsformular. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtigen Leute gelangt!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: AI Engineer (wmd)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du genau zu uns passt. Lass deine Leidenschaft für KI und ML durchscheinen!
Sei konkret!: Gib uns konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das macht deine Bewerbung lebendig und nachvollziehbar.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, bevor du es abschickst!
Bewirb dich direkt bei uns!: Nutze unser Bewerbungsformular auf der Website. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet und wir sie schnellstmöglich bearbeiten können. Wir freuen uns auf dich!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Apleona vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Apleona GmbH und ihrer KI-Strategie vertraut. Informiere dich über aktuelle Projekte und Technologien, die sie nutzen, insbesondere im Microsoft-Ökosystem. Das zeigt dein Interesse und deine Vorbereitung.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in Python, SQL und MLOps demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du ML-Lösungen erfolgreich implementiert hast.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da enge Zusammenarbeit mit Data & Analytics Projektleitern gefordert ist, betone deine Kommunikationsfähigkeiten und Teamarbeit. Bereite Beispiele vor, wie du in der Vergangenheit effektiv mit anderen zusammengearbeitet hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du am Ende des Interviews stellen kannst. Das können Fragen zur Unternehmenskultur, den nächsten Schritten in der KI-Strategie oder zu den Erwartungen an die Rolle sein. Das zeigt dein Engagement und Interesse an der Position.
