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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte innovative AI/ML-Projekte und entwickle unsere Plattform weiter.
- Arbeitgeber: E.ON ist ein führendes Energieunternehmen, das die Energiewende in Deutschland vorantreibt.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Modell, Workation-Möglichkeiten und zahlreiche Vergünstigungen.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines agilen Teams und gestalte eine nachhaltige Zukunft mit modernster Technologie.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in MLOps, Programmierkenntnisse in Python und Cloud-Technologien sind erforderlich.
- Andere Informationen: Unbefristete Anstellung in Voll- oder Teilzeit, ohne Anschreiben bewerben.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Die E.ON Energie Deutschland GmbH ist ein bundesweit führendes Energieunternehmen. Mit unseren rund 2.200 Mitarbeitenden verantworten wir den Vertrieb in ganz Deutschland. Unsere Mission ist, der Playmaker der Energiewende in Deutschland zu sein und diese für jeden Menschen machbar zu gestalten. Wir beschleunigen den Übergang zu einer dezentralen und nachhaltigen Energiezukunft, um einen lebenswerten Planeten für zukünftige Generationen zu gewährleisten. Mit Produkten und digitalen Lösungen aus erneuerbaren Energiequellen und innovativen Technologien tragen wir dazu bei, dass jedes Zuhause und jedes Unternehmen Teil der Energiewende sein kann. Werde Teil unseres Teams und gestalte mit uns die Energiewelt von Morgen.
Dein Spielfeld
- Technische Konzeption und Implementierung: Du bist verantwortlich für die technische Konzeption und Implementierung unserer AI/ML Projekte - PoCs to Production und Operations.
- Moderner Tech Stack: Zusammen mit unseren Architekten, Data Scientists und Data Engineers entwickelst und implementierst du Konzepte in AI DevOps Teams, bei denen modernste Technologien wie real-time Analytics, GenAI oder serverless Computing zum Einsatz kommen.
- Weiterentwicklung AI Platform: Gemeinsam mit unseren Data Scientists entwickelst du unsere AI/ML-Plattform weiter und unterstützt den reibungslosen Betrieb der Plattform zur schnellen Bereitstellung von AI/ML-Werkzeugen.
- AI Tech & Use Case Scouting: Du identifizierst neue strategische Anwendungsgebiete, Use Cases und Produkte durch Einsatz innovativer analytischer Methoden und Technologien unter Berücksichtigung aktueller Markttrends.
- Cloud Integration: Neue Data & AI Technologien werden von dir bewertet, um Machine Learning & AI Use Cases effizient in operationale Cloud-Dienste zu integrieren.
- Antreiber: Du teilst & treibst Ideen und überzeugst andere, neue Wege einzuschlagen.
- Programmierkenntnisse: Weitreichende Erfahrung mit funktionalen Programmiersprachen, z.B. Python (Python libraries, Pandas, Dask, Polars, Pandera, sqlalchemy) und bekannten AI/ML Bibliotheken (bspw. TensorFlow, scikit-learn, usw.) konntest du bereits sammeln.
- ML Pipelines: Erfahrungen mit Machine Learning Pipelines (z.B. Argo, Kubeflow, DVC, MLFlow, Ray) konntest du dir ebenfalls aneignen.
- GIT, Testing und IaaS: Erfahrungen mit den GitOps-Praktiken (GitLab CI/CD bevorzugt), Testing Frameworks und Infrastructure as Code (z.B. Terraform) konntest du auch schon sammeln.
- Cloud & Hyperscaler: Praktische Erfahrungen mit Tools und Services großer Cloud Anbieter wie MS Azure, AWS oder GCP kannst du nachweisen.
- Docker & Kubernetes: Praktische Erfahrung mit Docker Containern und Kenntnis von Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes sind von Vorteil.
- Praxiserfahrung: (Mehrjährige) praktische Erfahrung als Machine Learning Operations Engineer oder einer vergleichbaren Position bringst du mit, idealerweise in einem Konzernumfeld.
- Agile Projektarbeit: Du bist ein Teamplayer mit einer proaktiven und selbständigen Arbeitsweise und hast Erfahrung in agilen, cross-funktionalen Projekt- / Produktteams zu arbeiten.
- Kommunikation: Ein souveränes und verbindliches Auftreten, sowie eine sehr gute Kommunikation auf Deutsch (C1) und Englisch (B2) in Wort und Schrift auf allen Unternehmensebenen zeichnet dich aus.
Unser Energie-Paket für dich
- Ein innovatives Umfeld zur Gestaltung einer nachhaltigen Energiewelt von Morgen.
- Flexible Arbeitszeiten und hybrides Arbeitsmodell zur Förderung der Work-Life-Balance.
- Möglichkeiten für Workation im europäischen Ausland, Sabbatical oder zusätzliche Urlaubstage.
- Ein agiles Arbeitsumfeld mit interdisziplinärer Zusammenarbeit, flachen Hierarchien und Du-Kultur.
- Vielfältige Lern- & Weiterbildungsangebote, Förderprogramme und Entwicklungsmöglichkeiten im Konzern.
- Attraktive finanzielle Zusatzleistungen, z.B. betriebliche Altersvorsorge und vermögenswirksame Leistungen.
- Zahlreiche Vergünstigungen, z.B. Mitarbeiteraktienprogramm, E.ON Leasing Bike/Car, EGYM Wellpass, Ferienwohnungen, Mitarbeiterrabatte bei bekannten Marken und Anbietern.
Was du sonst noch wissen solltest: Vertragsart: Unbefristet, Beschäftigungsart: Voll- oder Teilzeit, Gesellschaft: E.ON Energie Deutschland GmbH, Stellen-ID: Solange die Stelle auf unserer Karriereseite ausgeschrieben ist, suchen wir nach passenden Kandidaten (w/m/d). Wir freuen uns auf deine Bewerbung! Unser Recruiting-Team steht dir bei Fragen gerne per E-Mail zur Verfügung. Oder bist du jetzt schon überzeugt, dass dies der nächste Schritt in deiner Karriere sein soll? Dann bewirb dich gleich online ohne Anschreiben und beantworte unsere Fragen. Bitte beachte, dass Bewerbungen per E-Mail nicht berücksichtigt werden.
MLOps Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: E.ON Energie Deutschland GmbH
Kontaktperson:
E.ON Energie Deutschland GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: MLOps Engineer (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Energiebranche oder im Bereich MLOps tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Empfehlungen aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bleibe über aktuelle Trends in der KI- und Energiewirtschaft informiert. Abonniere relevante Fachzeitschriften oder Blogs, um dein Wissen zu erweitern und bei Gesprächen im Vorstellungsgespräch glänzen zu können.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Python und den gängigen ML-Bibliotheken auffrischst. Übe das Lösen von Problemen und das Erstellen von ML-Pipelines, um deine Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für nachhaltige Energien und innovative Technologien. Bereite Beispiele vor, wie du in der Vergangenheit zur Lösung von Herausforderungen in diesen Bereichen beigetragen hast, um deine Motivation zu verdeutlichen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: MLOps Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmensmission: Informiere dich über die Mission von E.ON Energie Deutschland GmbH und wie sie zur Energiewende beiträgt. Dies hilft dir, deine Motivation in der Bewerbung klar zu kommunizieren.
Betone relevante Erfahrungen: Stelle sicher, dass du deine praktischen Erfahrungen als MLOps Engineer oder in ähnlichen Positionen hervorhebst. Gehe auf spezifische Projekte ein, die du geleitet hast, und welche Technologien du verwendet hast.
Technische Fähigkeiten detailliert darstellen: Liste deine Programmierkenntnisse und Erfahrungen mit Tools wie Python, TensorFlow, Docker und Kubernetes klar auf. Zeige, wie diese Fähigkeiten direkt auf die Anforderungen der Stelle zutreffen.
Persönliche Eigenschaften betonen: E.ON sucht Teamplayer mit proaktiver Arbeitsweise. Hebe deine Kommunikationsfähigkeiten und deine Erfahrung in agilen Teams hervor, um zu zeigen, dass du gut ins Team passt.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei E.ON Energie Deutschland GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensmission
Informiere dich über die Mission von E.ON und wie sie die Energiewende in Deutschland vorantreiben. Zeige im Interview, dass du diese Werte teilst und bereit bist, aktiv zur Umsetzung beizutragen.
✨Technische Kenntnisse hervorheben
Bereite dich darauf vor, deine Erfahrungen mit den geforderten Technologien wie Python, TensorFlow und Cloud-Diensten zu erläutern. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
✨Teamarbeit betonen
Da die Position einen starken Fokus auf interdisziplinäre Zusammenarbeit hat, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone deine Rolle im Team und wie du zur Erreichung gemeinsamer Ziele beigetragen hast.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage beispielsweise nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich MLOps oder den zukünftigen Projekten des Teams.
