Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle maßgeschneiderte Machine Learning Lösungen und arbeite an spannenden Projekten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenwissenschaft und Cloud-Technologien.
- Vorteile: Flexible Arbeitsumgebung, Weiterbildungsmöglichkeiten und Zugang zu modernen Büroräumen.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen und ein breites Netzwerk für Wissensaustausch.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit Machine Learning und arbeite in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Hochschulabschluss in Informatik oder verwandtem Fach und Erfahrung in MLOps.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 78000 € pro Jahr.
Unser internationales Team entwickelt maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen unter Einsatz von Machine Learning für unsere Kunden. Dabei decken unsere Projekte den gesamten Lebenszyklus ab, von der ersten Strategieberatung bis zur Umsetzung. Wenn du genauso leidenschaftlich programmierst und deine Ideen verwirklichen willst, dann komm zu uns!
Als Machine Learning Engineer unterstützt du unsere Kunden bei Aufbau, Wartung und Betrieb von datenintensiven Cloud-basierten Lösungen mit einem der großen Cloud-Anbieter wie Amazon Web Services, Microsoft Azure oder Google Cloud Platform. Mit deinen Kenntnissen in Programmiersprachen lieferst du die passenden Lösungen für unsere Kunden im Bereich Machine Learning.
Dabei setzt du auch Big-Data-Technologien (z. B. Apache Spark oder Hadoop), Datenbanken sowie Batch- oder Echtzeit-Datenintegration (z. B. Kafka oder RabbitMQ) ein. Du nutzt CI/CD- und DevOps-Paradigmen, um unsere Lösungen mithilfe von Infrastructure as Code wie Terraform, Helm oder Ansible und container‑based Technologien wie Docker oder Kubernetes zu entwickeln, bereitzustellen und zu skalieren.
Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in den Bereichen Generative AI, LLM‑Entwicklung, Cloud‑Architektur und Data Science. 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. Beteiligung an deinen sportlichen Aktivitäten über den EGYM Wellpass und weitere Benefits der Reply Gruppe. Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply‑Büro und Remote‑Arbeit.
Wir freuen uns auf deinen Hochschulabschluss in Informatik oder einem verwandten Fach. Du verfügst über zumindest ein Jahr Berufserfahrung in der Industrie oder im Consulting und hast bereits Produktionssysteme nach MLOps- oder DevOps‑Prinzipien entwickelt. Ebenso hattest du bereits praktische Erfahrung mit ML‑ und Cloud‑Computing‑Plattformen oder mit Databricks bzw. SnowFlake. Du bringst idealerweise praktische Erfahrung mit oder hast zumindest Interesse an dem vielfältigen end-to-end Machine Learning Engineering Stack (Data Engineering, Microservices, Frontend- und Backend-Entwicklung). Auf Deutsch und Englisch kommunizierst du gut und gerne.
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.
MACHINE LEARNING ENGINEER Arbeitgeber: Reply
Als Arbeitgeber bietet Machine Learning Reply eine inspirierende und dynamische Arbeitsumgebung im Herzen Münchens, die durch ein offenes und kollegiales Miteinander geprägt ist. Mit regelmäßigen Weiterbildungsmöglichkeiten in zukunftsweisenden Technologien und einem flexiblen Arbeitsmodell zwischen Büro und Remote-Arbeit fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Zudem profitieren die Angestellten von modernen Büroräumen, einer attraktiven Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr sowie vielfältigen Gesundheits- und Sportangeboten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so MACHINE LEARNING ENGINEER erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Machine Learning Engineers und Branchenprofis in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Ideen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Praktische Erfahrungen zeigen!
Stell sicher, dass du während des Interviews konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten parat hast. Zeige, wie du ML-Modelle entwickelt und implementiert hast, und sprich über die Herausforderungen, die du gemeistert hast.
✨Sei bereit für technische Fragen!
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu ML-Algorithmen, Cloud-Plattformen und DevOps-Praktiken übst. Wir empfehlen, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen durchzuführen, um dein Selbstvertrauen zu stärken.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du denkst, dass du gut zu uns passt, zögere nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So zeigst du dein Interesse und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Anlaufstelle erreicht.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um MACHINE LEARNING ENGINEER mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Machine Learning sind genauso wichtig wie deine technischen Fähigkeiten. Lass uns in deinem Anschreiben spüren, warum du für diese Rolle brennst.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen, bevor du es abschickst.
Verknüpfe deine Erfahrungen!:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und wie sie mit den Anforderungen der Stelle übereinstimmen. Zeige konkret, wie du deine Kenntnisse in Programmiersprachen und Cloud-Technologien eingesetzt hast, um Lösungen zu entwickeln.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Reply vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie AWS, Azure, Google Cloud, Apache Spark und Docker. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Begriffe kennst, sondern auch praktische Erfahrungen damit hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Erkläre, wie du Machine Learning-Lösungen implementiert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Zeige deine Leidenschaft für Machine Learning
Sprich über aktuelle Trends im Bereich Machine Learning und Data Science, die dich interessieren. Wenn du über neue Entwicklungen oder Technologien sprichst, zeigst du, dass du engagiert und motiviert bist, in diesem Bereich zu arbeiten.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Stelle gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch erfordert, übe, technische Konzepte klar und verständlich zu erklären. Sei bereit, komplexe Themen einfach darzustellen, um deine Kommunikationsfähigkeit zu demonstrieren.
