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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Automatisiere Deployments und halte unsere Data-Analytics-Systeme stabil.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen, das auf Datenanalytik und DevOps spezialisiert ist.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite mit modernster Technologie.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Erfahrung in DevOps und Kenntnisse in Datenanalytik.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit groĂźartigen Entwicklungschancen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Daten liefern die Stories, aus denen wir Innovationen bauen – aber nur, wenn Deployments reibungslos laufen und Services jederzeit verfügbar sind. Genau dafür suchen wirdich:einenDevOpsEngineer, der unsere Data‑Analytics‑Anwendungslandschaft auf das nächsteLevel hebt.
Wir betreiben Spark‑Jobs, Airflow‑Pipelines, Elasticsearch, Kibana und JupyterHub –dazu unsere Spring‑Boot‑ und Angular‑Apps, alles on‑prem in OpenShift. Du automatisierst Deployments, hältst die Plattform stabil und sorgst dafür, dass unsere Data‑Analytics‑Systeme jederzeit wie ein SchweizerUhrwerk ticken.
Und du weißt: Nur was sich automatisch, nachvollziehbar und robust betreiben lässt, ist auf Dauer gut.
#J-18808-Ljbffr
ML & DataOps Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: BMS Gruppe
Kontaktperson:
BMS Gruppe HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML & DataOps Engineer (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – oft ergeben sich so die besten Jobchancen!
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe typische Fragen zu ML und DataOps, damit du im Gespräch glänzen kannst. Zeig, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Lösungen anbieten kannst.
✨Tip Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine Firma im Auge hast, zögere nicht, direkt Kontakt aufzunehmen. Ein kurzes, freundliches Anschreiben kann Wunder wirken und zeigt dein Interesse an der Position.
✨Tip Nummer 4
Bewirb dich über unsere Website! Dort findest du alle aktuellen Stellenangebote und kannst sicher sein, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet. So erhöhst du deine Chancen, schnell gehört zu werden!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML & DataOps Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für ML und DataOps sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du genau zu uns passt.
Betone deine Erfahrungen: Erzähl uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen mit Technologien wie Spark, Airflow oder Elasticsearch. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen.
Achte auf die Details: Korrekte Rechtschreibung und Grammatik sind wichtig! Nimm dir die Zeit, deine Bewerbung sorgfältig zu überprüfen. Ein gut strukturierter Text macht einen professionellen Eindruck.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass wir alles schnell und unkompliziert erhalten und bearbeiten können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei BMS Gruppe vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die im Job beschrieben werden, wie Spark, Airflow und Elasticsearch. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast oder bereit bist, dich schnell einzuarbeiten.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich DataOps und Automatisierung. Erkläre, wie du Deployments optimiert oder Probleme gelöst hast, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr ĂĽber die Unternehmenskultur und die spezifischen Herausforderungen des Teams zu erfahren.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle stark auf Zusammenarbeit angewiesen ist, solltest du betonen, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast. Teile Beispiele, wie du mit anderen Entwicklern oder Data Scientists zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
