Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative AI-Lösungen auf AWS und arbeite an spannenden Projekten.
- Unternehmen: Modernes Unternehmen mit flachen Hierarchien und internationalem Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und regelmäßige Teamevents.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit echten Mitgestaltungsmöglichkeiten und Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie mit Generative KI und Cloud-Architekturen.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und erste Cloud-Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Tauche ein in die Welt von Cloud, Data & AI und gestalte mit uns intelligente Lösungen auf AWS! Du entwickelst End-to-End-AI-Lösungen auf AWS - von ersten Prototypen bis zu skalierbaren produktionsreifen Anwendungen mit MLOps- und LLMOps-Best Practices.
In deiner Rolle baust du skalierbare Daten- und KI-Infrastrukturen sowie KI-Agenten auf Basis von AWS-Services wie Amazon Bedrock, Amazon Bedrock Agent Core, AWS Glue, AWS Lambda oder Amazon SageMaker. Dabei nutzt du Generative KI und Machine Learning, um intelligente Systeme, KI-Agenten und RAG-Architekturen mit Vektordatenbanken zu realisieren.
Gemeinsam mit Data Engineers, Entwickler*innen und Architekt*innen konzipierst du innovative Lösungen, begleitest Kund*innen von der Idee bis zum Go-Live und teilst dein Wissen im Team. Zudem automatisierst du Deployments, Monitoring und Infrastruktur mit Infrastructure-as-Code (CDK, Terraform, CloudFormation) und CI/CD-Tools wie CodePipeline und CodeBuild.
Benefits:
- Flache Hierarchien, kurze Entscheidungswege und echte Mitgestaltung - nimm aktiv Einfluss auf Projekte und Prozesse.
- Immer up to date: externe und interne Weiterbildungsmöglichkeiten sowie Zertifizierungen.
- Modernes Arbeiten in einem innovativen und internationalen Team mit regelmäßigen Teamevents.
- Buddy-Programm für einen reibungslosen Einstieg und schnelle Vernetzung im Team.
Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik, Physik oder eine vergleichbare Qualifikation. Erste Berufserfahrung im Bereich Cloud - idealerweise mit AWS - zeichnet dich aus (z. B. Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, AWS Lambda). Erfahrung in der Programmierung mit Python, idealerweise ergänzt durch praktische Kenntnisse mit Frameworks wie LangChain, LangGraph oder Strand Agents.
Du hast Freude daran, neue Technologien und Trends aktiv mitzugestalten und begeisterst dich für Generative KI, MLOps-/LLMOps-Ansätze und moderne Cloud-Architekturen. Du arbeitest gern mit Kund*innen zusammen, verstehst ihre Anforderungen und entwickelst Lösungen, die echten Mehrwert schaffen. Deutsch und Englisch beherrschst du fließend in Wort und Schrift.
Reply ist spezialisiert auf die Konzeption und Implementierung von Lösungen, die auf neuen Kommunikationskanälen und digitalen Medien basieren. Mit einem Netzwerk hoch spezialisierter Unternehmen definiert und entwickelt Reply Geschäftsmodelle, die durch KI, Big Data, Cloud Computing, digitale Medien und dem Internet der Dinge ermöglicht werden. Reply bietet Beratung, Systemintegration und Digital Services für Unternehmen aus den Bereichen Telekommunikation und Medien, Industrie und Dienstleistungen, Banken und Versicherungen sowie öffentliche Verwaltung.
AWS AI & DATA ENGINEER (M/W/D) Arbeitgeber: Reply Group
Reply ist ein wachsendes Start-up, das dir als AI-Powered Data Transformation Engineer (m/w/d) eine flexible und eigenverantwortliche Arbeitsumgebung bietet. Mit flachen Hierarchien und einer ausgeprägten Feedback-Kultur fördert das Unternehmen deine persönliche und berufliche Entwicklung durch individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten und regelmäßige Firmenevents. Arbeite in modernen, hybriden Büros und profitiere von attraktiven Mobilitätsangeboten, während du an innovativen Projekten in einem dynamischen Team mitwirkst.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AWS AI & DATA 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 Reply Group 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 AWS AI & DATA 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 AWS AI & DATA ENGINEER (M/W/D) bei Reply Group gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Reply Group 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 Reply Group entscheidend sein!
