Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Machine Learning Lösungen und arbeite an spannenden Projekten.
- Arbeitgeber: Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte Datenlösungen für Unternehmen aller Branchen.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Zugang zu Schulungen und ein aktives Sozialprogramm warten auf dich.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines kreativen Teams und gestalte die Zukunft der Datenwissenschaft mit.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen, Erfahrung in Software Engineering und KI.
- Andere Informationen: Arbeiten in einem offenen Umfeld mit modernster Ausstattung und einem starken Wissensaustausch.
Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Bereich Data Science, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken - von der strategischen Beratung über Datenarchitektur und Infrastruktur bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung mit Hilfe von Machine Learning-Algorithmen. Wir ermöglichen unseren Kunden, neue datengestützte Geschäftsmodelle erfolgreich umzusetzen und bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren - mit einem Fokus auf Open-Source- und Cloud-Technologien.
Wir suchen einen talentierten und motivierten (Junior) Machine Learning Engineer, der unser Team von Innovatoren im Bereich Data und AI verstärkt. In dieser Rolle spielen Sie eine Schlüsselrolle in hochwirksamen Projekten, die Lösungen für unsere Kunden liefern. Wir suchen jemanden mit einem soliden Verständnis nicht nur in Machine Learning und Data Science, sondern auch in Software Engineering, DevOps und dem Aufbau cloudbasierter Lösungen.
Verantwortlichkeiten:
- Entwurf und Entwicklung von Machine Learning-Lösungen, oft unter Verwendung cloudbasierter Dienste bei Anbietern wie AWS, GCP oder Azure.
- Entwicklung und Koordination von Infrastrukturprojekten (z.B. Einführung von Cloud-Datenseen und Datenlagern).
- Schreiben von Softwarekomponenten in Sprachen wie Java (Spring Boot), Python (PySpark, Flask), JavaScript/Typescript (Vue, React, Angular).
- Einrichtung von Entwicklungs- und Bereitstellungsinfrastrukturen (DevOps) in Cloud- oder On-Premises-Umgebungen.
- Forschung und Prototyping neuer Ideen zur Störung des Tagesgeschäfts und Schaffung neuer Werte für unsere Kunden in allen Branchen.
- Implementierung kundenspezifischer Anwendungsfälle und Begleitung unserer Kunden durch den gesamten Lebenszyklus von kreativen Workshops bis zur Implementierung.
- Anwendung Ihrer Fähigkeiten zur Verbesserung der Datennutzung unserer Kunden durch Datenmodellierung und Datenvisualisierung.
Was wir Ihnen bieten:
- Ein Bruttomonatsgehalt von mindestens 3215 € (Consultant) oder 4286 € (Senior Consultant) je nach Erfahrung.
- Zugang zu Projekten in verschiedenen Branchen (große und mittelständische Unternehmen in den Bereichen Banken, Versicherungen, Automobil, Einzelhandel usw.).
- Erweiterung Ihrer Fähigkeiten durch interdisziplinäre Arbeit und Schulungen in den Bereichen Datenengineering, Cloud-Architektur und Data Science.
- Vorteile aus branchenführenden Kooperationen im Bereich Cloud, BI und AutoML.
- Ein sehr aktives Sozialprogramm - einschließlich Schulungen, Konferenzen, Teambuildings, Reply Xchange, Communities of Practice und Hackathons.
- Arbeiten in einer offenen, flachen Umgebung innerhalb eines breiten Reply-Wissensaustauschnetzwerks.
- Modernste Ausstattung.
- Fitnessstudio-Mitgliedschaftszuschuss für ein Fitnessstudio Ihrer Wahl.
- Flexibles Arbeitsumfeld zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit.
Stellenanforderungen:
- Erfahrung und/oder Interesse im Bereich künstliche Intelligenz.
- Erfahrung in relationalen Datenbanken und Kenntnisse in SQL.
- Erfahrung im Software Engineering und verwandten Prinzipien mit Kenntnissen in mindestens einer weiteren Programmiersprache (z.B. Python, Java, …).
- Kenntnisse in Visualisierungs- und Frontend-Technologien sind von großem Vorteil.
- Abschluss (Bachelor und Master) und ein stark quantitativer Hintergrund, z.B. in Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftswissenschaften (mit zusätzlichem Informatik-Hintergrund), Informatik.
- Fließend in Englisch und mindestens auf B2-Niveau in Deutsch.
- Sie wohnen in Tirol, Österreich.
Wünschenswert:
- Erfahrung in der Entwicklung und Verwaltung von Cloud-Infrastrukturen.
- Erfahrung in der Beratungsbranche.
- Kenntnisse in Technologien wie Kubernetes, Docker oder Spark sowie in Prinzipien wie MLOps sind von Vorteil.
- Interesse an (agiler) Projektleitung.
Worauf warten Sie noch? Werden Sie Teil unseres Teams bei Machine Learning Reply!
Machine Learning Engineer(m/f/d) Arbeitgeber: Reply S.p.A.

Kontaktperson:
Reply S.p.A. HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer(m/f/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups in Tirol, die sich auf Machine Learning und Data Science konzentrieren. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und möglicherweise Insider-Informationen über offene Stellen bei uns erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Nutze Online-Plattformen wie GitHub, um deine Projekte und Fähigkeiten im Bereich Machine Learning zu präsentieren. Zeige, dass du praktische Erfahrungen hast, indem du an Open-Source-Projekten mitarbeitest oder eigene Projekte entwickelst, die du potenziellen Arbeitgebern vorzeigen kannst.
✨Tipp Nummer 3
Bleibe über die neuesten Trends und Technologien im Bereich Machine Learning informiert. Abonniere relevante Blogs, Podcasts oder YouTube-Kanäle, um dein Wissen zu erweitern und interessante Gesprächsthemen für Vorstellungsgespräche zu haben.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten, die sich auf Software Engineering und Cloud-Technologien beziehen. Übe Coding-Challenges und mache dich mit den gängigen Tools und Frameworks vertraut, die in der Branche verwendet werden, um deine Chancen im Vorstellungsgespräch zu erhöhen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer(m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als (Junior) Machine Learning Engineer erforderlich sind. Stelle sicher, dass du alle geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen in deiner Bewerbung hervorhebst.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten im Bereich Machine Learning, Software Engineering und Cloud-Technologien betont. Verwende klare und prägnante Formulierungen, um deine Erfolge und Projekte darzustellen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu den Zielen des Unternehmens passen. Betone deine Leidenschaft für Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz.
Prüfung der Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Motivationsschreiben fehlerfrei sind und alle relevanten Informationen enthalten.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Reply S.p.A. vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen von Machine Learning
Stelle sicher, dass du ein solides Verständnis der grundlegenden Konzepte von Machine Learning hast. Bereite dich darauf vor, Fragen zu Algorithmen, Modellen und deren Anwendung in realen Projekten zu beantworten.
✨Kenntnisse in Software Engineering demonstrieren
Da die Rolle auch Software Engineering umfasst, solltest du deine Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python oder Java hervorheben. Sei bereit, über Projekte zu sprechen, bei denen du diese Fähigkeiten angewendet hast.
✨Cloud-Technologien und DevOps verstehen
Informiere dich über Cloud-Dienste wie AWS, GCP oder Azure und deren Nutzung in Machine Learning-Projekten. Zeige dein Wissen über DevOps-Praktiken und wie sie zur Verbesserung von Entwicklungs- und Bereitstellungsprozessen beitragen.
✨Bereite dich auf praktische Anwendungsfragen vor
Erwarte Fragen zu spezifischen Anwendungsfällen und sei bereit, Lösungen zu skizzieren oder zu diskutieren. Dies könnte das Design eines Machine Learning-Modells oder die Implementierung eines Datenvisualisierungsprojekts umfassen.