Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Cloud-Lösungen mit Fokus auf Machine Learning und automatisiere Prozesse.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im Bereich Data Science mit flacher Hierarchie.
- Mitarbeitervorteile: Regelmäßige Weiterbildung, Zugang zu spannenden Projekten und flexible Arbeitsbedingungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite an datenintensiven Anwendungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und erste Erfahrungen in DevOps/MLOps.
- Andere Informationen: Preisgekrönte Büros in München und Zugang zu einem breiten Netzwerk.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
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. Profitiere von unserem Team, Lernressourcen, Hackathons und mehr, um deine technische Entwicklung voranzutreiben und eine Präsenz in der Machine-Learning-Community zu haben (interdisziplinäres Arbeiten und Schulungen in den Bereichen Data Engineering, Cloud-Architektur und Data Science).
- 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 wünschenswert. Kenntnisse in Cloud Architekturen (AWS oder Microsoft Azure), in den gängigen Betriebssystemen wie Unix/Linux und in Applikationsplattformen sind von Vorteil. Mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeit in Deutsch und Englisch und die Bereitschaft national zu reisen sind erforderlich. Die Fähigkeit, analytische Ergebnisse überzeugend zu kommunizieren und dem Management zu präsentieren, ist ebenfalls wichtig.
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.
So wirst du zum Replyer
Deine Bewerbung: Du hast eine Stelle gefunden, die zu dir und deinen Fähigkeiten passt? Perfekt! Dann nutze unser Bewerbungsformular, um uns deinen Lebenslauf und deine Zeugnisse zu schicken. Hat alles geklappt, erhältst du eine Bestätigungs-Mail.
Unsere Antwort: Wir prüfen nun deine Bewerbung und melden uns sobald wie möglich bei dir. Passen wir zusammen, laden wir dich zum Vorstellungsgespräch ein.
Dein Jobinterview: Stimmt die Chemie? Was wirst du bei Reply machen: Werkstudententätigkeit, Praktikum, Abschlussarbeit verfassen oder wirst du als Reply Ambassador im Einsatz sein? Und welche Aufgaben übernimmst du? All das klären wir gemeinsam in einem Vorstellungsgespräch. Und wenn gleich mehrere unserer Firmen für dich infrage kommen, hast du die Chance auf mehrere Vorstellungsgespräche.
Das Finale: Willkommen bei Reply. Du hast ein Jobangebot bekommen? Herzlichen Glückwunsch! Wir freuen uns, dich bald in unserem Team begrüßen zu dürfen.
Kontaktperson:
Reply Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: JUNIOR DEVOPS / MACHINE LEARNING ENGINEER (M/W/D)
✨Netzwerken ist alles!
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 zeig ihnen, was du drauf hast. Ein persönlicher Ansatz kann Wunder wirken.
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über typische Fragen im DevOps- und Machine Learning-Bereich. Übe deine Antworten laut, damit du im Interview selbstbewusst rüberkommst. Wir wissen, dass du das kannst!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine Stelle gefunden hast, die zu dir passt, nutze unser Bewerbungsformular. So bist du direkt im Spiel und wir können dich schneller kennenlernen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: JUNIOR DEVOPS / MACHINE LEARNING ENGINEER (M/W/D)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Note und erzähle uns, warum du dich für die Stelle als Junior DevOps / Machine Learning Engineer interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig!
Sei präzise und klar!: Halte deinen Lebenslauf und dein Anschreiben übersichtlich. Verwende klare Formulierungen und achte darauf, dass alle wichtigen Informationen schnell erfasst werden können. Wir lieben es, wenn du auf den Punkt kommst!
Betone deine Skills!: Hebe deine Erfahrungen mit Cloud-Technologien und Programmiersprachen hervor. Zeige uns, wie du bereits mit AWS, Azure oder GCP gearbeitet hast und welche Projekte du umgesetzt hast. Das gibt uns einen tollen Einblick in deine Fähigkeiten!
Bewirb dich über unsere Website!: Nutze unser Bewerbungsformular auf der Website, um sicherzustellen, dass wir alle Informationen erhalten, die wir brauchen. So kannst du sicher sein, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet und wir sie schnell prüfen können!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Reply Group vorbereitest
✨Technisches Wissen auffrischen
Stelle sicher, dass du die Grundlagen von Cloud-Architekturen und MLOps gut verstehst. Informiere dich über aktuelle Trends in der Branche und sei bereit, darüber zu sprechen, wie du diese in deine Arbeit integrieren würdest.
✨Praktische Beispiele vorbereiten
Bereite konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Erfahrungen vor, die zeigen, wie du DevOps-Prinzipien angewendet hast. Zeige, wie du Probleme gelöst und Prozesse optimiert hast, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da enge Interaktion mit Kunden und Stakeholdern wichtig ist, solltest du deine Kommunikationsfähigkeiten hervorheben. Übe, technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären, sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die spezifischen Herausforderungen im Job zu erfahren.