Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste Hybrid-Data-Pipelines und stärke die KI-Datenarchitektur.
- Unternehmen: Innovatives Startup aus Karlsruhe, das sich auf KI-Systeme in der Produktion spezialisiert.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote Work, umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten und moderne Büroausstattung.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und die Freiheit, eigenverantwortlich zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der industriellen KI und arbeite in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in Infrastructure as Code, Cloud-Diensten und sehr gute Kenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Deine Aufgaben
- Konzeption robuster Hybrid-Data-Pipelines: Du konzipierst Datenstrecken, von geschützten On-Premise-Kundenumgebungen in die Cloud und wieder zurück. Zugriffsbeschränkungen löst Du technisch elegant, egal ob Azure, AWS oder andere.
- Zentrale KI-Datenarchitektur: Du verantwortest die Hauptprozesse der Datenverarbeitung, um die Grundlage für AI Use Cases zu stärken und weiterzuentwickeln.
- End-to-End MLOps: Du transferierst KI-Modelle aus der Cloud in die operativen Netzwerke der Kunden und entwickelst Prozesse für zuverlässige lokale Inferenz-Services. Die generalisierbaren Schritte des Data Science verarbeitest Du zu skalierbaren MLOps-Stages weiter.
- Infrastructure as Code: Du realisierst die Infrastruktur mittels Terraform. Du erstellst wiederverwendbare Assets und Standards für ein schnelles und sicheres Aufsetzen komplexer Infrastrukturen (Data Lakes, Cluster) für neue Kunden und Projekte.
- Team-Zusammenarbeit & ML-Verständnis: Du arbeitest eng mit Data Scientists zusammen und bringst ein technisches Verständnis für Machine Learning mit, um deren Anforderungen optimal in eine performante Infrastruktur zu übersetzen.
Dein Profil
- Engineering-Mindset: Du verfügst über Routine in Infrastructure as Code (z.B. Terraform), modernen Workflows wie Git und der Containerisierung (z.B. Docker). Du schreibst Code für modulare, wiederverwendbare Komponenten und hast Interesse an der Professionalisierung von CI/CD-Pipelines, github Actions, DevOps oder ML-Lifecycle-Prozessen. Von Anfang an lebst Du DRY.
- Data Engineering & Scripting-Expertise: Sehr gute Kenntnisse in einer modernen Programmiersprache (z.b. Python) und in der Umsetzung komplexer Datenstrecken so wie ML-Modell-Trainings in Big-Data-Umgebungen (z.b. Databricks/Spark).
- Cloud- und Hybrid-Architektur: Fundierte Erfahrung mit Cloud-Diensten für Datenintegration und -speicherung (z.b. Azure Data Factory, Data Lake) und idealerweise im IoT-Umfeld (z.b. Azure IoT Hub). Du verstehst komplexe "Edge"-Infrastrukturen (Self-hosted Runtimes, Firewalls, VNETs), um Daten aus isolierten Kundenumgebungen nutzbar zu machen.
- Sprache & Schnittstelle: Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sind Voraussetzung. Du kannst technische Anforderungen klar kommunizieren und findest pragmatische Lösungen für komplexe IT-Landschaften.
- Orchestrierung: Grundkenntnisse in der Container-Orchestrierung (z.b. Kubernetes) sind von Vorteil.
Was wir bieten
- Eine dynamische und ehrgeizige Umgebung, die dir eine steile Lernkurve und die Möglichkeit zum Wachstum garantiert.
- Eine flexible und moderne Arbeitskultur, die dir die Vorteile der heutigen digitalen Möglichkeiten und Tools bietet.
- Eine innovative neue Technologie und Herangehensweise, die sicherstellt, dass deine tägliche Arbeit sinnvoll und wirkungsvoll ist.
- Ein engagiertes Team, das zusammenarbeiten und voneinander lernen möchte.
Unsere Benefits im Überblick:
- Gemeinsame Teamevents
- EGYM Wellpass & Betriebliche Altersvorsorge
- Essenslieferung mit Cateroo
- Umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten
- Flexible Arbeitszeiten, Remote Work & Workation möglich
- Apple Hardware & Modernes Büro mit hochwertiger Ausstattung
- Jeder bei uns handelt wie ein Entrepreneur: Wir lieben die Freiheit selbstbestimmt und mit Wirkung zu arbeiten. Wir fördern flache Hierarchien.
- Wir helfen Innovatoren zu gewinnen: Wir sind Evangelisten der Innovation! Innovation = Idee + Umsetzung + Mehrwert! Unser Ziel ist es, Kunden zu helfen erfolgreich mit ihren Vorhaben zu sein.
- Wir handeln eigenverantwortlich und teamorientiert: Jeder übernimmt die Verantwortung für seine Aufgaben, behält dabei jedoch immer das gemeinsame Ziel im Blick.
- Wir überholen unsere Wettbewerber, indem wir schneller lernen: Wir wollen uns konsequent weiterentwickeln, Neues ausprobieren und Erfahrungen rasch in Verbesserungen umsetzen.
- Wir achten uns, die Dinge, die wir tun und wie wir diese tun: Wir behandeln uns selbst, unsere Mitmenschen und unsere Aufgaben mit Sorgfalt und Respekt.
prenode realisiert KI-basierte Funktionen zur Verbesserung der lokalen Fertigung und Produkte. Wir sind ein Startup aus Karlsruhe mit dem Fokus auf der Implementierung von sicheren und robusten KI-Systemen in der Produktion. Für unsere Reise an die Spitze der industriellen KI-Unternehmen wollen wir unser Team mit talentierten und engagierten Personen erweitern.
Cloud Data & MLOps Senior Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: prenode GmbH
Als Arbeitgeber bieten wir ein dynamisches und ambitioniertes Umfeld, das dir eine steile Lernkurve und zahlreiche Wachstumschancen ermöglicht. Unsere flachen Hierarchien fördern den Austausch mit erfahrenen Teammitgliedern, während unsere flexible und moderne Arbeitskultur die Vorteile digitaler Tools nutzt. Bei uns erwartet dich ein engagiertes Team, das Innovation schätzt und in dem jeder die Möglichkeit hat, sein volles Potenzial zu entfalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Cloud Data & MLOps Senior Engineer (m/w/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 prenode GmbH 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 Cloud Data & MLOps Senior Engineer (m/w/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 Cloud Data & MLOps Senior Engineer (m/w/d) bei prenode GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei prenode GmbH 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 prenode GmbH entscheidend sein!
