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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Standards und unterstĂĽtze innovative Windenergieprojekte.
- Arbeitgeber: ENERCON, ein fĂĽhrendes Unternehmen in der Windenergiebranche.
- Mitarbeitervorteile: Bis zu 95 % mobil arbeiten, 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten.
- Andere Informationen: Offene Unternehmenskultur und spannende Karrierechancen in der grĂĽnen Branche.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der erneuerbaren Energien mit modernster Technologie.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder vergleichbar, Erfahrung mit ML-Frameworks.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
ENERCON gehört seit 40 Jahren zu den Technologieführern im Bereich der Windenergie. Innovative Ideen sind das Markenzeichen unserer Erfolge und treiben uns an. Wir setzen uns mit Leidenschaft dafür ein, Windenergieprojekte weltweit zu realisieren und die energietechnischen Herausforderungen von morgen zu meistern. Du kannst mit deinem Engagement dazu beitragen, die Zukunft der erneuerbaren Energien zu gestalten.
Deine Aufgaben
- Entwicklung von Guidelines und Richtlinien sowie fachliche UnterstĂĽtzung zur unternehmensweiten Sicherstellung des Goldstandards fĂĽr 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 UnterstĂĽtzung 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 fĂĽr Offenheit und Inklusion. Menschen mit Behinderung sind bei uns ausdrĂĽcklich willkommen.
ML Ops Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Enercon
Kontaktperson:
Enercon 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 Windenergie- und KI-Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam Verbindungen aufbauen und vielleicht sogar einen Insider-Tipp fĂĽr die Stelle als ML Ops Engineer bekommen!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen aufploppen. Schau dir die Unternehmen an, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeig dein Interesse an ENERCON und wie du mit deinen Fähigkeiten zur Zukunft der erneuerbaren Energien beitragen kannst.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Mach dich fit für technische Fragen zu ML-Frameworks und CI/CD-Prozessen. Lass uns gemeinsam deine Kenntnisse auffrischen, damit du im Interview glänzen kannst und zeige, dass du die richtige Wahl für das Team bist!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du bereit bist, den nächsten Schritt zu gehen, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht und du die Chance hast, Teil unseres innovativen Teams zu werden!
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 erzähl uns, warum du für die Rolle als ML Ops Engineer brennst.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du mit ML-Frameworks und CI/CD-Prozessen gearbeitet hast. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen und zu verstehen, wie du ins Team passt.
Achte auf die Details!: Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreibfehler und achte darauf, dass alle Informationen klar und präzise sind. Eine gut strukturierte Bewerbung zeigt uns, dass du sorgfältig arbeitest und Wert auf Qualität legst.
Bewirb dich ĂĽber unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt ĂĽber unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Enercon vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den gängigen ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrungen in der Entwicklung und Implementierung von ML-Pipelines hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Erkläre, wie du dabei CI/CD-Prozesse angewendet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das zeigt deine praktische Kompetenz und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Teamarbeit betonen
Da enge Zusammenarbeit mit Data Science und DevOps-Teams wichtig ist, solltest du Beispiele fĂĽr erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone, wie du zur Kommunikation und zum Wissensaustausch beigetragen hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Unternehmen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich AI Governance oder wie das Unternehmen seine ML-Modelle optimiert.