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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte Datenprojekte und entwickle skalierbare Architekturen für innovative digitale Lösungen.
- Arbeitgeber: Dynamisches Unternehmen, das in der Data & AI-Branche führend ist.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein kreatives Team.
- Andere Informationen: Vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten und ein inspirierendes Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines agilen Teams und setze neueste Technologien in der Praxis um.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium im MINT-Bereich und mindestens zwei Jahre Erfahrung in relevanten Technologien.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
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. Dein Job beginnt nicht erst mit der Entwicklung von Datenprojekten: 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
Wer gut zu uns passen würde
Du hast ein abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder in einem vergleichbaren Studiengang und konntest mindestens zwei Jahre Berufserfahrung sammeln. Zudem bringst du 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 und scheust 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.
Data Engineer* / Machine Learning Engineer* Arbeitgeber: Inovex
Kontaktperson:
Inovex HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer* / Machine Learning Engineer*
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – oft ergeben sich so die besten Jobchancen!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht nur auf Stellenanzeigen! Kontaktiere Unternehmen direkt, die dich interessieren, und frag nach möglichen offenen Positionen oder Praktika. Zeig dein Interesse und deine Motivation!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über typische Fragen im Data Engineering und Machine Learning Bereich. Übe deine Antworten und sei bereit, deine Projekte und Erfahrungen zu präsentieren. Das gibt dir mehr Selbstvertrauen!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du bei uns arbeiten möchtest, schau regelmäßig auf unserer Website vorbei. Dort findest du die neuesten Stellenangebote und kannst dich direkt bewerben – das macht es für uns einfacher, dich kennenzulernen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer* / Machine Learning Engineer*
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Daten und Machine Learning sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du genau zu uns passt!
Technische Skills hervorheben: Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in den relevanten Technologien wie Python, SQL oder Cloud-Diensten klar darstellst. Wir suchen nach Experten, die mit den Tools umgehen können, die wir täglich nutzen.
Projekte und Erfahrungen teilen: Erzähl uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich Data Engineering oder Machine Learning. Konkrete Beispiele helfen uns, ein besseres Bild von deinen Fähigkeiten zu bekommen.
Bewerbung über unsere Website: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen! So stellst du sicher, dass sie direkt bei uns landet und wir schnell auf dich reagieren können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Inovex vorbereitest
✨Technisches Know-how zeigen
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in den geforderten Technologien wie Python, SQL oder Cloud-Diensten zu demonstrieren. Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, die zeigen, wie du diese Technologien erfolgreich eingesetzt hast.
✨Kundenorientierung betonen
Da der Job viel Kundenkontakt beinhaltet, solltest du Beispiele parat haben, wie du in der Vergangenheit mit Kunden zusammengearbeitet hast. Zeige, dass du ihre Bedürfnisse verstehst und in der Lage bist, technische Lösungen zu entwickeln, die ihren Anforderungen gerecht werden.
✨Teamarbeit hervorheben
In einem agilen, cross-funktionalen Team zu arbeiten, ist entscheidend. Bereite Geschichten vor, die deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit und Kommunikation im Team verdeutlichen. Zeige, wie du Konflikte gelöst oder Ideen eingebracht hast, um das Projekt voranzubringen.
✨Fragen vorbereiten
Stelle sicher, dass du auch Fragen an die Interviewer hast. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten, den verwendeten Technologien oder der Teamdynamik. So kannst du auch herausfinden, ob das Unternehmen gut zu dir passt.