Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare ML/AI-Lösungen und optimiere Datenpipelines.
- Unternehmen: Führender Anbieter im Omnichannel/E-commerce mit innovativer Kultur.
- Vorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten und Zugang zu Gesundheitsprogrammen.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientiertes Umfeld mit vielen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Machine Learning in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in ML-Pipelines und Cloud-Infrastrukturen, insbesondere AWS.
Das prognostizierte 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
Unser Kunde in München bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung für Senior AI Engineers, die kreative Gestaltungsspielräume und ein agiles Team schätzen. Mit attraktiven Benefits wie 30 Tagen Urlaub, flexiblen Arbeitszeiten und einem umfassenden Gesundheitsprogramm fördert das Unternehmen nicht nur die berufliche Entwicklung, sondern auch das Wohlbefinden seiner Mitarbeiter. Hier hast du die Möglichkeit, an innovativen KI-Lösungen zu arbeiten und aktiv die datengetriebene Zukunft mitzugestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Engineer / Data Engineer mit Fokus auf ML Ops(m/w/d) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Data-Talent GmbH zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer / Data Engineer mit Fokus auf ML Ops(m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Machine Learning Engineer / Data Engineer mit Fokus auf ML Ops(m/w/d) bei Data-Talent GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Data-Talent GmbH vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Data-Talent GmbH entscheidend sein!
