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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenarchitekturen und implementiere ML-Lösungen für unsere Kunden.
- Arbeitgeber: inovex ist ein innovatives Unternehmen, das sich auf Datenmanagement und Analytics spezialisiert hat.
- Mitarbeitervorteile: Genieße mobiles Arbeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und Zuschüsse für Kinderbetreuung.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines agilen Teams und gestalte die Zukunft der Datenanalyse mit modernsten Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens zwei Jahre Erfahrung in relevanten Technologien und sehr gute Deutschkenntnisse erforderlich.
- Andere Informationen: Flexibles Arbeiten im europäischen Ausland möglich – kombiniere Arbeit und Erholung!
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Komm ins Team Data Management & Analytics! Im Team Data Management & Analytics unterstützen wir unsere Kunden dabei, ihre Daten nutzbar zu machen und große Datenmengen effizient zu automatisieren. Unser Ziel ist es, skalierbare Architekturen zu schaffen, die als Grundlage für spätere Analysen und datengetriebene Services dienen. Gemeinsam mit unseren Kunden entwickeln wir End-to-End-Lösungen, die praxisorientiert integriert werden.
Deine Benefits:
- Mobile Work: Mobiles Arbeiten von zu Hause oder einem anderen Ort ist in Abstimmung mit der aktuellen Projektsituation jeden Tag für dich machbar.
- KITA-/ KIGA Zuschuss: inovex bezuschusst monatlich die Betreuung deiner Kinder in einer Kindertagesstätte bzw. im Kindergarten i.H.v. 150€ für das erste Kind und 100€ für jedes weitere.
- Flexibles Weiterbildungsbudget: Für deine individuelle, persönliche Weiterbildung steht dir als Festangestellter jährlich ein Budget zur Verfügung, das du ganz flexibel einsetzen kannst, z.B. für Konferenzbesuche, Trainings, Bildungsapps, Bücher u.v.m.
- Sportförderung: Sportförderung wird bei inovex großgeschrieben. Unter anderem gehört das Multisport-Angebot EGYM-Wellpass mit dazu sowie die Unterstützung von Gruppensport.
- Workation: Verlege deinen Arbeitsort für einen begrenzten Zeitraum flexibel, auch ins europäische Ausland.
Was du bei uns bewegen kannst:
Gemeinsam mit deinem agilen, cross-funktionalen Projektteam hilfst du unseren Kunden aus unterschiedlichen Branchen, ihre Daten nutzbar zu machen. Du stimmst dich eng mit unseren Kunden ab und berätst sie in Bezug auf die technische Machbarkeit und die konkrete Umsetzung ihrer digitalen Innovationen. Als Data Engineer / Machine Learning Engineer gestaltest du das Fundament für spätere Analysen sowie data-driven Services und entwickelst skalierbare, robuste und wartbare Architekturen. Du konzipierst und implementierst Datenplattformen, Datenverarbeitungsprozesse und Daten-Services als hochskalierbare, verteilte Systeme in der Cloud, on premises oder hybrid. Du bist Expert:in für die Ende-zu-Ende-Integration von Daten-/ETL-Pipelines und das Deployment von Machine-Learning-Modellen bis hin zur Bereitstellung der Ergebnisse innerhalb bestehender IT-Systeme.
In unseren Projekten verwenden wir häufig folgende Technologien:
- Python, SQL, Java
- Relationale und NoSQL-Datenbanken
- FastAPI, Flask
- Databricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake
- AWS, GCP, Azure
- Docker, Kubernetes
Intern wie extern kannst du dich bei uns auf vielfältige Art einbringen: Deinen anfangs gewählten Schwerpunkt kannst du jederzeit verlagern.
Wer gut zu uns passen würde:
Ob du ein Studium oder eine Ausbildung im IT-Bereich abgeschlossen hast, ist für uns nebensächlich - für uns zählen deine fachlichen Skills und deine Persönlichkeit: Du konntest mindestens zwei Jahre Berufserfahrung sammeln und bringst erweiterte Kenntnisse in mehreren der oben genannten Technologien mit. In der schnelllebigen Data & AI Tooling-Landschaft behältst du den Überblick. Du begeisterst dich dafür, neueste ML-Lösungen lauffähig in den Praxisbetrieb unserer Kunden zu implementieren. Du scheust dich nicht davor, Aufgaben in Infrastruktur, Backend oder Frontend zu übernehmen. Dein langfristiges Ziel ist es, Expert:in für Datenarchitekturen und -modellierung in mindestens einer Cloud zu werden. Du hast den Anspruch, dich in neue Technologien einzuarbeiten und sie in Bezug auf den Projekteinsatz zu prüfen. Dein Wissen teilst du gern mit deinen Kolleg:innen. Du kannst gut priorisieren und hast ein Gespür für die richtige Balance zwischen Pragmatismus und Perfektionismus. Sehr gute Deutschkenntnisse sind Voraussetzung (mind. Level C1), gute Englischkenntnisse runden dein Profil ab.
Wir bei inovex mögen Vielfalt und Individualität. Deshalb freuen wir uns, wenn du unser Team noch bunter machst.
Data Engineer/Machine Learning Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: inovex GmbH
Kontaktperson:
inovex GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer/Machine Learning Engineer (m/w/d)
✨Netzwerk aufbauen
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus der Data- und Machine-Learning-Branche zu vernetzen. Nimm an relevanten Gruppen und Diskussionen teil, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen.
✨Technologien beherrschen
Stelle sicher, dass du die in der Stellenanzeige genannten Technologien gut beherrschst. Arbeite an Projekten oder nutze Online-Kurse, um deine Fähigkeiten in Python, SQL, und Cloud-Diensten wie AWS oder GCP zu vertiefen.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Suche nach Möglichkeiten, praktische Erfahrungen zu sammeln, sei es durch Praktika, Projekte oder Open-Source-Beiträge. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern auch dein Engagement für das Feld.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich gezielt auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Datenarchitekturen, ETL-Prozessen und Machine Learning durchgehst. Übe auch das Lösen von Problemen in Echtzeit, um deine Denkweise und Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer/Machine Learning Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Technologien. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben so, dass es deine Motivation für die Position als Data Engineer/Machine Learning Engineer unterstreicht. Gehe darauf ein, wie deine Erfahrungen und Kenntnisse den Anforderungen der Stelle entsprechen.
Hebe relevante Projekte hervor: Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die mit den geforderten Technologien (wie Python, SQL oder Cloud-Diensten) zu tun haben, beschreibe diese detailliert. Zeige, wie du Probleme gelöst und Mehrwert geschaffen hast.
Prüfe deine Sprachkenntnisse: Da sehr gute Deutschkenntnisse Voraussetzung sind, stelle sicher, dass du dies in deinem Lebenslauf klar angibst. Wenn du auch gute Englischkenntnisse hast, erwähne diese ebenfalls, um dein Profil abzurunden.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei inovex GmbH vorbereitest
✨Technisches Wissen auffrischen
Stelle sicher, dass du die Technologien, die im Jobprofil erwähnt werden, gut verstehst. Bereite dich darauf vor, Fragen zu Python, SQL, Cloud-Diensten und ETL-Pipelines zu beantworten. Zeige, dass du mit den neuesten Trends in der Data & AI Tooling-Landschaft vertraut bist.
✨Praktische Beispiele bereitstellen
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung vor, die deine Fähigkeiten als Data Engineer oder Machine Learning Engineer demonstrieren. Erkläre, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Lösungen du implementiert hast, um Daten nutzbar zu machen.
✨Fragen zur Unternehmenskultur stellen
Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur von inovex, indem du Fragen zu Teamarbeit, Weiterbildungsmöglichkeiten und flexiblen Arbeitsmodellen stellst. Dies zeigt, dass du nicht nur an der Position, sondern auch an der langfristigen Zusammenarbeit interessiert bist.
✨Soft Skills betonen
Neben technischen Fähigkeiten sind auch Soft Skills wichtig. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten, Teamarbeit und deine Fähigkeit, Prioritäten zu setzen. Zeige, dass du in der Lage bist, pragmatische Lösungen zu finden und gleichzeitig hohe Qualitätsstandards einzuhalten.
