JUNIOR DEVOPS / MACHINE LEARNING ENGINEER (M/W/D)

Du bist für die Konzipierung technischer Ansätze der Cloud-Einführungen, auch im Hinblick auf datenintensive Anwendungen mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz verantwortlich. Die Anfertigung, Implementierung und Visualisierung der Cloud-Architektur, basierend auf AWS, Azure oder GCP und/oder On-Premises-Infrastrukturen unserer Kunden gehört ebenfalls dazu.

Du automatisierst wiederkehrende Aufgaben durch modernste DevOps- und MLOps-Konzepte, so dass unsere Kunden ihre Time-to-Delivery deutlich reduzieren können. Dabei hast du immer ein Auge auf aktuelle Trends im Cloud-Bereich und verfolgst "Best Practices".

Du kümmerst dich um die notwendigen Überwachungs-, Failover- und Recovery-Infrastrukturen, die unseren Kunden einen sicheren Betrieb ihrer Machine-Learning-Lösungen in Übereinstimmung mit den neuesten regulatorischen Anforderungen ermöglichen. Enge Interaktion mit Kunden und Interessengruppen, um konkrete und komplexe Geschäftsanforderungen in produktionsreife Lösungen zu übersetzen.

Zusammenarbeit mit verschiedenen Disziplinen wie Unternehmensarchitekten, Analysten, Datenwissenschaftlern oder Dateningenieuren zur Entwicklung datenintensiver Anwendungen wie Data Warehouses, Data Lakes und/oder Datenplattformen.

Benefits:

• Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten.
• Zugang zu branchenübergreifenden Projekten (große und mittelständische Unternehmen aus den Bereichen Banken, Versicherungen, Automotive, Einzelhandel usw.).
• Branchenführenden Kooperationen in den Bereichen Cloud, BI und AutoML.
• Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung, innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch.
• Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke.
• Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel mit Deutschlandticket.
• Zuschuss zu einer Fitnessstudio-Mitgliedschaft in einem Fitnessstudio der Wahl.
• Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit.

Wir freuen uns auf deinen Studienabschluss mit einem quantitativen oder wirtschaftlichen Hintergrund, zum Beispiel in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsmathematik oder Betriebswirtschaftslehre. Idealerweise bringst du erste praktische Erfahrungen mit DevOps/MLOps-Prinzipien und Computerplattformen wie Microsoft Azure, AWS und GCP sowie Databricks mit.

Erste Erfahrungen in Kubernetes und Programmiersprachen wie Python, Java und Scala sowie SQL- und NoSQL-Datenbanktechnologien und Data Lakes sind von Vorteil. Kenntnisse in Cloud-Architekturen (AWS oder Microsoft Azure), in den gängigen Betriebssystemen wie Unix/Linux und in Applikationsplattformen sind ebenfalls wichtig.

Mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeit in Deutsch und Englisch und die Bereitschaft national zu reisen. Fähigkeit, analytische Ergebnisse überzeugend zu kommunizieren und dem Management zu präsentieren.

Über Machine Learning Reply: Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken – von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen. Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren – mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien.

Mit dem Machine Learning Incubator bietet das Unternehmen ein Programm zur Ausbildung der nächsten Generation von Entscheidungsträgern, Data Scientists und Entwicklern an.