Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare ML/AI-Lösungen und optimiere Datenpipelines.
- Arbeitgeber: Führender Anbieter im Omnichannel/E-commerce mit innovativer Kultur.
- Mitarbeitervorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten und Zugang zu Gesundheitsprogrammen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Machine Learning in einem dynamischen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in ML-Pipelines und Cloud-Infrastrukturen, insbesondere AWS.
- Andere Informationen: Wachstumsorientiertes Umfeld mit vielen Karrierechancen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 55800 - 93000 € pro Jahr.
Standort: München (2 Tage vor Ort pro Woche)
Gehalt: je nach Qualifikation bis zu 93.000 € (Bonus inkludiert)
Vertragsform: unbefristete Festanstellung
Unser Kunde sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen erfahrenen ML-Ops Engineer / Data Engineer (m/w/d) zur Unterstützung des Data Engineering Teams, bei der Entwicklung und Umsetzung von Machine Learning Lösungen. Als ML-Ops Engineer / Data Engineer (m/w/d) bei unserem Kunden, trägst du die End-to-End-Verantwortung für ML & ML-Ops im Bereich Data Engineering & Business Intelligence. Geboten wird dir ein dynamisches Arbeitsumfeld, in dem du deine analytischen Fähigkeiten voll ausschöpfen kannst. Du wirst Teil eines engagierten Teams sein, das gemeinsam daran arbeitet, datengetriebene Lösungen zu entwickeln und seinen Kunden ein optimales Erlebnis zu bieten. Dich erwartet eine sehr spannende Aufgabe, viel kreativer Gestaltungsspielraum, sowie eine riesige Menge an Daten.
Deine Aufgaben:
- Du leistest einen Beitrag zur data-driven Strategy des Unternehmens durch die Bereitstellung skalierbarer ML/AI-Lösungen
- Du entwirfst und entwickelst eine State-of-the-art Daten- und AI-Plattform auf AWS und Snowflake
- Architektur, Implementierung und Optimierung robuster Daten- und ML-Pipelines
- Aufbau, Skalierung und Wartung von ML/AI-Anwendungen auf AWS und Snowflake
- Du automatisierst ML-Prozesse, einschließlich Pipelines, Deployments und Model Serving (MLOps)
- Enge Zusammenarbeit mit den Data Science- & BI-Teams, um Self-Service-BI-, Predictive Analytics- und Machine Learning-Lösungen bereitzustellen
- Du verbesserst kontinuierlich die Stabilität, Leistung und Automatisierung der Datenplattform
Nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung skalierbarer ML-Pipelines. Starke Kenntnisse der Prinzipien von Machine Learning und von MLOps-Praktiken. Fundierte Kenntnisse im Aufbau von Batch- und Streaming-ELT-Pipelines, Data Warehouses und/oder Data Lakes. Du beherrschst mindestens eine relationale Datenbanktechnologie und ein ELT-Framework. Praktische Erfahrung mit Cloud-Infrastrukturen, idealerweise AWS und SageMaker. Erfahrung mit Snowflake und vorzugsweise Snowflake ML. Gute Kenntnisse in PySpark, dbt oder ähnlichen Tools für die Pipeline-Entwicklung. Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python und SQL. Vertrautheit mit CI/CD-Tools (z. B. GitLab). Kenntnisse über Datensicherheit und Datenschutzbestimmungen. Growth Mindset mit der Fähigkeit zu lernen, sich anzupassen und Wissen zu teilen. Fließend in Englisch und Deutsch.
Benefits:
- 30 Tage Urlaub
- Flexible Arbeitszeiten & mobile work (50% pro Woche vor Ort)
- Berufsunfähigkeitsversicherung und betriebliche Altersvorsorge
- Kinderbetreuungszuschuss
- Bezuschusste Kantine
- 50 EUR/ netto monatlich über Spendit
- Zugang zur hauseigenen Kantine
- Health-Programm mit wöchentlichem Yoga- und Massageangebot
Unser Kunde ist ein führender Anbieter in Europa im Bereich Omnichannel/E-commerce. Mit circa 1200 Mitarbeitern begeistert unser Kunde mehr als 1,7 Millionen aktive Kund:innen und erwirtschaftete im letzten Geschäftsjahr einen Umsatz von circa 800 Millionen Euro. Wenn du eine Leidenschaft für Machine Learning und Data Engineering hast und gerne in einem innovativen Unternehmen arbeiten möchtest, dann freuen wir uns auf deine Bewerbung. Werde auch DU ein Teil des Teams!
Bist du interessiert an dieser Position? Dann bewirb dich gerne einfach mit dem angehängten Online-Link inkl. Lebenslauf, sowie deiner Gehaltsvorstellung und frühestmöglichem Eintrittsdatum z.Hd. Markus Grossmann. Weitere Informationen erhältst du auch telefonisch unter der Rufnummer 01739504928 oder per Email an.
Diese Position passt nicht? Kein Problem. Wir haben noch weitere spannende Positionen im Bereich BI, ML, PM's & PO's, Data Science, Data Analytics, Data Engineering & Data Architecture in München für dich!
Machine Learning Engineer / Data Engineer mit Fokus auf ML Ops(m/w/d) Arbeitgeber: Data-Talent GmbH
Kontaktperson:
Data-Talent GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer / Data Engineer mit Fokus auf ML Ops(m/w/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und ML-spezifische Fragen, um dein Wissen zu zeigen. Wir empfehlen, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen zu machen.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeige dein Interesse und deine Motivation, indem du eine kurze Nachricht an den Recruiter schickst.
✨Tipp Nummer 4
Bleib dran und sei geduldig! Der Jobmarkt kann herausfordernd sein, aber lass dich nicht entmutigen. Halte deine Skills aktuell und erweitere dein Netzwerk kontinuierlich.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer / Data Engineer mit Fokus auf ML Ops(m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn wir deine Bewerbung lesen, wollen wir dich kennenlernen! Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Lass deine Persönlichkeit durchscheinen, das macht einen großen Unterschied.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben fehlerfrei sind. Ein paar kleine Tippfehler können schnell einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Zeig deine Erfahrungen!: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich ML und Data Engineering. Wir suchen nach konkreten Beispielen, die zeigen, wie du Probleme gelöst und innovative Lösungen entwickelt hast.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. Dort findest du alle Informationen und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Data-Talent GmbH vorbereitest
✨Verstehe die ML-Ops Prinzipien
Mach dich mit den Grundlagen von Machine Learning und MLOps vertraut. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, wie du ML-Pipelines entwickelt und optimiert hast. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Fähigkeiten.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Cloud-Infrastrukturen, insbesondere AWS und Snowflake. Übe, wie du Batch- und Streaming-ELT-Pipelines aufbaust und welche Tools du dafür verwendest. Zeige dein Wissen über CI/CD-Tools und wie du diese in deinen Projekten eingesetzt hast.
✨Teamarbeit betonen
Da enge Zusammenarbeit mit Data Science- und BI-Teams gefordert ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du zur Verbesserung der Stabilität und Leistung von Datenplattformen beigetragen hast und wie du Wissen im Team geteilt hast.
✨Growth Mindset zeigen
Unterstreiche deine Bereitschaft, zu lernen und dich anzupassen. Teile Beispiele, wo du neue Technologien oder Methoden erlernt hast, um Herausforderungen zu meistern. Dies zeigt, dass du nicht nur die aktuellen Anforderungen erfüllst, sondern auch bereit bist, dich weiterzuentwickeln.