DevOps/ML Engineer (m/f/d)

DevOps/ML Engineer (m/f/d)

München Vollzeit 43200 - 72000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Reply S.p.A.

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative Lösungen für datenintensive Anwendungen mit Fokus auf KI.
  • Arbeitgeber: Machine Learning Reply arbeitet an spannenden Projekten in verschiedenen Branchen.
  • Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, Zugang zu modernster Technik und ein aktives Sozialprogramm.
  • Warum dieser Job: Werde Teil eines kreativen Teams und bringe deine Ideen zum Leben.
  • Gewünschte Qualifikationen: Bachelor/Master in Informatik oder verwandten Bereichen, erste Erfahrungen in DevOps/MLOps.
  • Andere Informationen: Arbeiten in einem preisgekrönten Büro in München mit Zugang zu öffentlichen Verkehrsmitteln.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.

At Machine Learning Reply, we work with our customers on cutting-edge projects for which we are looking for DevOps and ML Engineers to support our customer projects around machine learning and data processing across various industries. To expand our team, we are looking for a talented and highly skilled consultant with a technical background to join our team. As a consultant, you will be responsible for providing expert advice and technical support to our clients.

If you\’re a DevOps or ML Engineer or just starting out in the field of machine learning and/or DevOps engineering – if you never lose focus, love coding, data and AI, and are passionate about bringing your ideas to life – then we want to hear from you!

Responsibilities:

  • Design innovative, technical approaches for data-intensive applications with a focus on machine learning and artificial intelligence.
  • Implement and take ownership of your solutions on either cloud-based (AWS , Azure , or GCP ) and/or on-premises infrastructures of our customers.
  • Automate recurring tasks by state-of-the-art DevOps and MLOps concepts , enabling your customers to significantly reduce their time-to-delivery.
  • Take care of the necessary monitoring, failover, and recovery infrastructures that allow our customers to save operation of their machine learning solutions in agreement with the latest regulatory requirements.
  • Closely interact with customers and stakeholders to translate concrete and complex business requirements into production-ready solutions .
  • Collaborate with various disciplines such as enterprise architects, analysts, data scientists, or data engineers to develop data-intensive applications such as data warehouses, data lakes, and/or data platforms.

What we offer you:

  • Access to work on projects across industries (large and mid-market companies in Banking, Insurance, Automotive, Retail, etc.).
  • Broaden your skills through interdisciplinary work and training in the areas of data engineering, cloud architecture, and data science .
  • Benefit from industry-leading cooperations in the cloud, BI, and AutoML field.
  • Very active social program – including training, conferences, team buildings, Reply Exchange, communities of practices, and hackathons.
  • Work in an open, flat environment, within a broad Reply knowledge-sharing network.
  • Award-winning office space in downtown Munich with access to “Stammstrecke.”
  • You choose your state-of-the-art equipment .
  • Public transport ticket with Deutschlandticket .
  • Gym-membership subsidy for a gym of your choice.
  • Flexible work environment between client, Reply office, and remote work.

Minimum Job Requirements / Qualifications :

  • Bachelor’s / master’s degree in computer science or any other related fields (e.g., engineering, statistics, physics).
  • First practical experience with DevOps/MLOps principles and computing platforms like Microsoft Azure, AWS , and GCP as well as Databricks .
  • Ability to convincingly communicate and present analytical results to management.
  • We cover the full lifecycle of Data , from Cloud Infrastructure, Data Engineering, Data Analytics, and Visualization to ML Engineering and MLOps. Interest and/or experience in some of those fields is an advantage.
  • Fluent in English and able to speak German at least at a B2 Level.

Desired:

  • Working experience in cloud technologies (AWS, Azure or GCP), Kubernetes , and programming languages like Python, Java , and Scala .
  • Practical experience with SQL and NoSQL database technologies and data lakes.
  • Experience with big data technologies (Apache Spark ), data streaming (Apache Kafka ), and workflow orchestration (Apache Airflow, Dagster ).

#J-18808-Ljbffr

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Kontaktperson:

Reply S.p.A. HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: DevOps/ML Engineer (m/f/d)

Tipp Nummer 1

Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups in deiner Nähe, die sich auf DevOps und Machine Learning konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise sogar Insider-Informationen über offene Stellen bei Machine Learning Reply erhalten.

Tipp Nummer 2

Nutze Online-Plattformen wie LinkedIn, um dich mit aktuellen Mitarbeitern von Machine Learning Reply zu vernetzen. Stelle Fragen zu ihrer Arbeit und den Projekten, an denen sie beteiligt sind. Dies kann dir helfen, ein besseres Verständnis für die Unternehmenskultur und die Anforderungen der Position zu bekommen.

Tipp Nummer 3

Halte dich über die neuesten Trends und Technologien im Bereich DevOps und Machine Learning auf dem Laufenden. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du proaktiv bist und bereit, neue Fähigkeiten zu erlernen, um den Anforderungen der Rolle gerecht zu werden.

Tipp Nummer 4

Bereite dich darauf vor, deine technischen Fähigkeiten in praktischen Szenarien zu demonstrieren. Übe Coding-Challenges oder arbeite an Projekten, die deine Kenntnisse in Cloud-Technologien und MLOps zeigen. Dies wird dir helfen, im Vorstellungsgespräch selbstbewusst aufzutreten.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: DevOps/ML Engineer (m/f/d)

DevOps-Prinzipien
MLOps-Konzepte
Cloud-Technologien (AWS, Azure, GCP)
Kubernetes
Programmierung in Python, Java und Scala
SQL und NoSQL Datenbanktechnologien
Datenanalyse
Apache Spark
Apache Kafka
Workflow-Orchestrierung (Apache Airflow, Dagster)
Kommunikationsfähigkeiten
Analytische Fähigkeiten
Teamarbeit
Problemlösungsfähigkeiten
Interdisziplinäre Zusammenarbeit
Engagement für kontinuierliches Lernen

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenanzeige sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als DevOps/ML Engineer erforderlich sind. Notiere dir wichtige Punkte, die du in deiner Bewerbung ansprechen möchtest.

Individualisiere deinen Lebenslauf: Passe deinen Lebenslauf an die Stelle an, indem du relevante Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebst, die mit den Anforderungen der Position übereinstimmen. Betone deine Kenntnisse in Cloud-Technologien, Programmierung und Datenverarbeitung.

Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu den Zielen des Unternehmens passen. Zeige deine Leidenschaft für Machine Learning und DevOps.

Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Motivationsschreiben klar und professionell formatiert sind.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Reply S.p.A. vorbereitest

Verstehe die Grundlagen von DevOps und MLOps

Stelle sicher, dass du die grundlegenden Konzepte von DevOps und MLOps verstehst. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP zu sprechen und wie du diese in Projekten eingesetzt hast.

Bereite dich auf technische Fragen vor

Erwarte technische Fragen zu Programmiersprachen wie Python, Java oder Scala sowie zu Datenbanktechnologien. Übe, wie du komplexe Probleme lösen und deine Ansätze klar kommunizieren kannst.

Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten

Da die Rolle viel Kundeninteraktion erfordert, ist es wichtig, dass du deine Fähigkeit zur Kommunikation und Präsentation analytischer Ergebnisse unter Beweis stellst. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich mit Stakeholdern zusammengearbeitet hast.

Sei bereit, über innovative Lösungen zu sprechen

Denke an innovative Ansätze, die du in der Vergangenheit für datenintensive Anwendungen entwickelt hast. Sei bereit, diese Ideen zu teilen und zu erklären, wie sie den Kunden geholfen haben, ihre Ziele zu erreichen.

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    Bewerbungsfrist: 2027-07-01

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