Standort: München (2 Tage vor Ort pro Woche)
Gehalt: je nach Qualifikation bis zu 93.000 € (Bonus inkludiert)
Vertragsform: unbefristete Festanstellung
Jobbeschreibung:
Unser Kunde sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen erfahrenen
ML-Ops Engineer / Data Engineer (m/w/d)
zur Unterstützung des Data Engineering Teams, bei der Entwicklung und Umsetzung von Machine Learning Lösungen. Als
ML-Ops Engineer / Data Engineer (m/w/d)
bei unserem Kunden, trägst du die End-to-End-Verantwortung für
ML \& ML-Ops
im Bereich
Data Engineering \& Business Intelligence
. Geboten wird dir ein dynamisches Arbeitsumfeld, in dem du deine analytischen Fähigkeiten voll ausschöpfen kannst. Du wirst Teil eines engagierten Teams sein, das gemeinsam daran arbeitet, datengetriebene Lösungen zu entwickeln und seinen Kunden ein optimales Erlebnis zu bieten. Dich erwartet eine sehr spannende Aufgabe, viel kreativer Gestaltungsspielraum, sowie eine riesige Menge an Daten.
Deine Aufgaben:
Du leistest einen Beitrag zur
data-driven Strategy
des Unternehmens durch die
Bereitstellung skalierbarer ML/AI-Lösungen
Du entwirfst und entwickelst eine State-of-the-art Daten- und AI-Plattform auf AWS und Snowflake
Architektur, Implementierung und Optimierung robuster Daten- und ML-Pipelines
Aufbau, Skalierung und Wartung von ML/AI-Anwendungen
auf
AWS
und
Snowflake
Du
automatisierst ML-Prozesse
, einschließlich
Pipelines, Deployments
und
Model Serving (MLOps)
Enge
Zusammenarbeit mit den Data Science- \& BI-Teams
, um
Self-Service-BI-, Predictive Analytics-
und
Machine Learning-Lösungen
bereitzustellen
Du verbesserst
kontinuierlich die
Stabilität, Leistung und Automatisierung der Datenplattform
Requirements:
Nachgewiesene Erfahrung in der
Entwicklung und Bereitstellung skalierbarer ML-Pipelines
Starke Kenntnisse der Prinzipien von Machine Learning und von MLOps-Praktiken
Fundierte Kenntnisse im Aufbau von Batch- und Streaming-ELT-Pipelines, Data Warehouses und/oder Data Lakes
Du
beherrschst mindestens eine relationale Datenbanktechnologie und ein ELT-Framework
Praktische Erfahrung mit Cloud-Infrastrukturen, idealerweise AWS und SageMaker
Erfahrung mit Snowflake und vorzugsweise Snowflake ML
Gute Kenntnisse
in
PySpark, dbt
oder ähnlichen Tools für die
Pipeline-Entwicklung
Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python und SQL
Vertrautheit mit CI/CD-Tools (z. B. GitLab)
Kenntnisse über
Datensicherheit
und
Datenschutzbestimmungen
Growth Mindset mit der Fähigkeit zu lernen, sich anzupassen und Wissen zu teilen
Fließend in Englisch und Deutsch
Benefits:
13 Gehälter
30 Tage Urlaub
Flexible Arbeitszeiten \& mobile work (50% pro Woche vor Ort)
Berufsunfähigkeitsversicherung und betriebliche Altersvorsorge
Kinderbetreuungszuschuss
Bezuschusste Kantine
50 EUR/ netto monatlich über Spendit
Zugang zur hauseigenen Kantine
Health-Programm mit wöchentlichem Yoga- und Massageangebot
U.v.m.
Das Unternehmen:
Unser Kunde ist ein führender Anbieter in Europa im Bereich Omnichannel/E-commerce.
Mit circa 1200 Mitarbeitern begeistert unser Kunde mehr als 1,7 Millionen aktive Kund:innen und erwirtschaftete im letzten Geschäftsjahr einen Umsatz von circa 800 Millionen Euro.
Wenn du eine Leidenschaft für
Machine Learning und Data Engineering
hast und gerne in einem innovativen Unternehmen arbeiten möchtest, dann freuen wir uns auf deine Bewerbung.
Werde auch DU ein Teil des Teams!
Bist du interessiert an dieser Position? Dann bewirb dich gerne einfach mit dem angehängten Online-Link inkl.
Lebenslauf, sowie deiner Gehaltsvorstellung und frühestmöglichem Eintrittsdatum
z.Hd. Markus Grossmann.
Weitere Informationen erhältst du auch telefonisch unter der Rufnummer
01739504928
oder per Email an
markus@data-talent.de
Diese Position passt nicht? Kein Problem.
Wir haben noch weitere spannende Positionen im Bereich
BI, ML, PM's \& PO's, Data Science, Data Analytics, Data Engineering \& Data Architecture
in München für dich!
https://www.data-talent.de/jobs