Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Machine Learning Lösungen und unterstütze Kunden bei Cloud-basierten Projekten.
- Unternehmen: Internationales Team mit Fokus auf maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Bereich Data Science.
- Vorteile: Flexible Arbeitsumgebung, Weiterbildungsmöglichkeiten und Zugang zu modernen Büroräumen in München.
- Weitere Informationen: Engagiertes Team mit Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit Cutting-Edge-Technologien und entwickle deine Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Hochschulabschluss in Informatik oder verwandtem Fach und mindestens ein Jahr Berufserfahrung.
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 ein inspirierendes Arbeitsumfeld in den preisgekrönten Büroräumen im Herzen Münchens. Mit einem starken Fokus auf Weiterbildung und persönlicher Entwicklung, unterstützt das Unternehmen seine Mitarbeiter durch regelmäßige Schulungen in den neuesten Technologien und Methoden im Bereich Machine Learning und Cloud-Computing. Die flexible Arbeitsweise zwischen Büro, Kundenstandorten und Remote-Arbeit sowie die zahlreichen Benefits, wie die Beteiligung an sportlichen Aktivitäten und ein Deutschlandticket, machen Machine Learning Reply zu einem attraktiven Arbeitgeber für talentierte Fachkräfte.
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 Fachleuten 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 deine praktischen Erfahrungen mit ML- und Cloud-Technologien in Gesprächen hervorhebst. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und welche Tools du verwendet hast – das beeindruckt die Arbeitgeber!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen und Aufgaben für Machine Learning Engineers vertraut. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise und Lösungsansätze zu erklären – das zeigt dein tiefes Verständnis.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du denkst, dass du gut zu uns passt, bewirb dich direkt über unsere Website. So zeigst du dein Interesse und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um MACHINE LEARNING ENGINEER mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Lass deinen Stil durchscheinen und sei authentisch in deinem Anschreiben. Das macht einen großen Unterschied.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können schnell einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Zeig deine Leidenschaft!:Erzähle uns von deinen Projekten und Erfahrungen im Bereich Machine Learning. Wir suchen nach Leuten, die wirklich für das brennen, was sie tun. Teile deine Erfolge und Herausforderungen mit uns!
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist über unsere Karriereseite. Dort findest du alle Informationen und kannst deine Bewerbung direkt einreichen. Wir freuen uns auf dich!
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 und Cloud-Technologien eingesetzt hast, um Lösungen zu entwickeln. Das zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Zeige deine Leidenschaft für Machine Learning
Sprich über deine Begeisterung für Machine Learning und Data Science. Teile aktuelle Trends oder Entwicklungen, die dich interessieren, und erkläre, wie du diese in deine Arbeit integrieren möchtest. Das zeigt, dass du motiviert und engagiert bist.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Stelle gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch erfordert, übe, technische Konzepte klar und verständlich zu erklären. Sei bereit, Fragen zu beantworten und deine Gedanken strukturiert zu präsentieren, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren.
