Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Guidelines für KI und arbeite an innovativen ML-Projekten.
- Arbeitgeber: Enercon, ein Vorreiter in der Windenergie mit offener Unternehmenskultur.
- Mitarbeitervorteile: Bis zu 95% mobiles Arbeiten, 30 Tage Urlaub und flexible Arbeitszeiten.
- Andere Informationen: Spannende Karrierechancen in der grünen Wachstumsbranche.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI in einem dynamischen und nachhaltigen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder vergleichbar, Erfahrung mit ML-Frameworks und Cloud-Plattformen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Vor Ort/Hybrid/Mobiles Arbeiten: Mobiles Arbeiten (> 50% mobiles Arbeiten)
Deine Aufgaben
- Entwicklung von Guidelines und Richtlinien sowie fachliche Unterstützung zur unternehmensweiten Sicherstellung des Goldstandards für KI
- Entwicklung, Implementierung und Monitoring des Machine‑Learning‑Operations‑Frameworks zur Gewährleistung von Wissens- und Ergebniskontinuität über den gesamten Lebenszyklus unserer Assets
- Enge, cross-funktionale Zusammenarbeit mit Data Science und Data Engineers, DevOps‑Teams und relevanten Stakeholdern, um einen reibungslosen, sicheren und skalierbaren Rollout sowie das Lifecycle-Management von ML-Modellen und KI-Agenten im gesamten Unternehmen sicherzustellen
- Aktive Unterstützung beim Aufbau und der Weiterentwicklung von ENERCONs AI Governance
- Identifikation und Umsetzung von Optimierungspotenzialen in der Entwicklung, im Deployments und im produktiven Betrieb von Machine‑Learning‑Modellen sowie KI‑Agenten
- Kontinuierliche Bewertung des geschäftlichen Mehrwerts von Advanced-Analytics-Produkten
Deine Qualifikationen
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation
- Fundierte Erfahrung mit gängigen ML‑Frameworks (z.B. Databricks MLflow, TensorFlow, PyTorch, scikit‑learn) sowie im Aufbau skalierbarer Daten‑ und ML‑Pipelines
- Routine in CI/CD‑Prozessen für Machine‑Learning‑Workflows, inklusive Monitoring, Logging und sicherem Deployment in produktiven Umgebungen
- Versierter Umgang mit Cloud‑Plattformen (z.B. Azure) sowie Tools wie Unity Catalog, Git und modernen Data‑Engineering‑Technologien (z.B. PySpark, Databricks)
- Kenntnisse in der Absicherung von ML‑Pipelines und im verantwortungsvollen Umgang mit sensiblen Daten
- Starke analytische Fähigkeiten sowie Kommunikationsstärke und Freude an der Arbeit im Team
Deine Benefits
- Möglichkeit, bis zu 95 % mobil zu arbeiten
- 30 Tage Urlaub pro Jahr
- Flexible Arbeitszeit durch entsprechende Arbeitszeitmodelle
- In- und externe Weiterbildungsmöglichkeiten durch die ENERCON Akademie
- Ganzheitliches Engagement bei der betrieblichen Altersvorsorge
- Private Berufsunfähigkeitsversicherung zu speziellen Konditionen
- Finanzielle Unterstützung bei verschiedenen Formen vermögenswirksamer Leistungen
- Ein internationales Onboarding mit ausgewogenem Einarbeitungsplan
- Hierarchieübergreifende Duz-Kultur als fest verankerter Teil der Unternehmenskultur
- Reichhaltiges Benefits-Paket mit Unterstützung zu Firmenfitness (Hansefit und JobRad)
- Spannende und abwechslungsreiche Tätigkeiten in der grünen Wachstumsbranche Windenergie
Wir stehen für Offenheit und Inklusion. Menschen mit Behinderung sind bei uns ausdrücklich willkommen.
ML Ops Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: ENERCON Gesellschaft mit beschränkter Haftung
Kontaktperson:
ENERCON Gesellschaft mit beschränkter Haftung HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML Ops Engineer (m/w/d)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden – also sei aktiv und knüpfe Kontakte!
✨Sei bereit für technische Gespräche
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse über ML-Frameworks und CI/CD-Prozesse auffrischst. Wir wissen, dass du das Zeug dazu hast, also zeig es auch!
✨Präsentiere deine Projekte
Habe eine Auswahl deiner besten Projekte parat, um sie im Gespräch zu präsentieren. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und welche Ergebnisse du erzielt hast – das wird Eindruck machen!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht und du die besten Chancen auf ein Interview hast!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML Ops Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und sei authentisch. Das macht einen großen Unterschied!
Pass auf die Details auf: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können schnell einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung: Nutze die Gelegenheit, um zu zeigen, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Anforderungen der Stelle passen. Verlinke deine bisherigen Projekte oder Erfolge mit den Aufgaben, die wir in der Jobbeschreibung genannt haben.
Bewirb dich über unsere Website: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und wir sie schnellstmöglich bearbeiten können!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ENERCON Gesellschaft mit beschränkter Haftung vorbereitest
✨Verstehe die ML-Frameworks
Mach dich mit den gängigen ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch vertraut. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner Erfahrung zu nennen, wie du diese Tools in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder Prozesse zu optimieren.
✨CI/CD-Prozesse im Fokus
Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen mit CI/CD-Prozessen zu sprechen. Zeige auf, wie du Monitoring und Logging in produktiven Umgebungen implementiert hast und welche Herausforderungen du dabei gemeistert hast.
✨Cross-funktionale Zusammenarbeit
Betone deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams, insbesondere Data Science und DevOps. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich mit anderen Abteilungen zusammengearbeitet hast, um ein Projekt zum Erfolg zu führen.
✨Analytische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, deine analytischen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen. Überlege dir, wie du den geschäftlichen Mehrwert von Advanced-Analytics-Produkten bewertet hast und bringe konkrete Zahlen oder Ergebnisse mit, um deine Argumente zu untermauern.