Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Lösungen für maschinelles Lernen und automatisiere Prozesse.
- Unternehmen: Machine Learning Reply, ein führendes Unternehmen im Bereich KI und Datenverarbeitung.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Homeoffice und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Karrierechancen und einem kreativen Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten und bringe deine Ideen in die Realität.
- Qualifikationen: Erfahrung in DevOps oder ML Engineering, Leidenschaft für Coding und Daten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Bei Machine Learning Reply arbeiten wir mit unseren Kunden an innovativen Projekten, für die wir DevOps- und ML-Ingenieure suchen, um unsere Kundenprojekte im Bereich maschinelles Lernen und Datenverarbeitung in verschiedenen Branchen zu unterstützen. Um unser Team zu erweitern, suchen wir einen talentierten und hochqualifizierten Berater mit technischem Hintergrund.
Als Berater sind Sie verantwortlich für die Bereitstellung von Expertenrat und technischer Unterstützung für unsere Kunden.
Wenn Sie ein DevOps- oder ML-Ingenieur sind oder gerade erst im Bereich des maschinellen Lernens und/oder der DevOps-Engineering beginnen - wenn Sie nie den Fokus verlieren, das Programmieren, Daten und KI lieben und leidenschaftlich daran interessiert sind, Ihre Ideen zum Leben zu erwecken - dann möchten wir von Ihnen hören!
Verantwortlichkeiten:
- Entwicklung innovativer, technischer Ansätze für datenintensive Anwendungen mit einem Fokus auf maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.
- Implementierung und Übernahme der Verantwortung für Ihre Lösungen in cloudbasierten (AWS, Azure oder GCP) und/oder On-Premises-Infrastrukturen unserer Kunden.
- Automatisierung wiederkehrender Aufgaben durch moderne DevOps- und MLOps-Konzepte, die es Ihren Kunden ermöglichen, ihre Lieferzeit erheblich zu verkürzen.
- Überwachung, Failover und Wiederherstellung der notwendigen Infrastrukturen, die es unseren Kunden ermöglichen, den Betrieb ihrer maschinellen Lernlösungen gemäß den neuesten regulatorischen Anforderungen zu sichern.
- Enger Austausch mit Kunden und Stakeholdern, um konkrete und komplexe Geschäftsanforderungen in produktionsbereite Lösungen zu übersetzen.
- Zusammenarbeit mit verschiedenen Disziplinen wie Unternehmensarchitekten und Analysten.
DevOps/ML Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Machine Learning Reply
Als Cloud Engineer in unserem dynamischen, internationalen Team profitieren Sie von einer offenen und unterstützenden Arbeitskultur, die Innovation und Zusammenarbeit fördert. Wir bieten Ihnen nicht nur wettbewerbsfähige Gehälter und flexible Arbeitszeiten, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Weiterbildung, um Ihre Karriere im Bereich Cloud-Technologien voranzutreiben. Arbeiten Sie an spannenden Projekten und gestalten Sie die digitale Zukunft mit uns!
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so DevOps/ML Engineer (m/f/d) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Machine Learning Reply zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um DevOps/ML Engineer (m/f/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als DevOps/ML Engineer (m/f/d) bei Machine Learning Reply gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Machine Learning Reply vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Machine Learning Reply entscheidend sein!
