Software Developer - Data Scientist / MLOps Engineer (w/m/d)

ZipRecruiter; Berlin; Hybrid; EUR 60.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Unternehmen im Bereich der Energiewende sucht einen Data Scientist, der die digitale Transformation vorantreibt. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Entwicklung und den Betrieb von KI-basierten Lösungen, einschließlich der Überwachung von ML-Modellen und der Datenverarbeitung. Sie arbeiten eng mit einem Team aus Data Scientists und Engineers zusammen, um innovative Lösungen zu entwickeln und zu implementieren. Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, remote zu arbeiten, sind ebenfalls Teil des Angebots.

Leistungen

Flexible Arbeitszeiten

Unbegrenzte Gleitzeit

Mobiles Arbeiten möglich

Qualifikationen

• 5+ Jahre Erfahrung in Data Science / Engineering.
• Programmierkenntnisse in Python und Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Scikit-learn.
• Praktische Erfahrung mit ML-Algorithmen und Datenvorverarbeitung.

Aufgaben

• Entwicklung und Wartung von Anwendungen zur Unterstützung von maschinellen Lernlösungen.
• Überwachung und Wartung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen.
• Datenvorbereitung und -bereinigung für maschinelle Lernmodelle.

Kenntnisse

Python

Machine Learning

Data Processing

Feature Engineering

Data Visualization

Communication

Tools

NumPy

Pandas

Scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

Flask

FastAPI

Prometheus

Grafana

SQL

MongoDB

Git

AWS SageMaker

Google Cloud AI

Azure ML

Jobbeschreibung

Job Description

Das macht diesen Job für mich interessant: 50Hertz engagiert sich seit langem für die Energiewende. Das Data Science-Team treibt unmittelbar die digitale Transformation im Unternehmen voran. In meiner Rolle verantworte ich die Entwicklung und den sicheren Betrieb von KI-basierten Lösungen.

In diesem Umfeld habe ich die Chance, mein Know-how in der Zusammenarbeit mit Spezialist innen kontinuierlich weiterzuentwickeln.

Aufgaben

1. Entwicklung und Wartung von Anwendungen: Schreibe sauberen, effizienten und skalierbaren Python-Code zur Unterstützung von maschinellen Lernlösungen und Anwendungen.
2. Service Management: Überwache die Bereitstellung, Überwachung und Wartung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen, einschließlich im Bereitschaftsdienst (24/7).
3. Datenverarbeitung: Bereite Daten vor, bereinige und transformiere sie für die Verwendung in maschinellen Lernmodellen, um qualitativ hochwertige Datensätze sicherzustellen.
4. Integration und Bereitstellung: Optimiere und skaliere maschinelle Lern-Workflows für die Bereitstellung in Produktionsumgebungen, um Effizienz und Leistung zu gewährleisten.
5. Zusammenarbeit: Arbeite mit Data Scientists, ML Engineers und Data Engineers zusammen, um Anforderungen zu verstehen, Lösungen umzusetzen und eine reibungslose Integration sicherzustellen.
6. Dokumentation: Pflege eine klare und umfassende Dokumentation des Codes, der Prozesse und Modelle für zukünftige Entwicklungen.
7. Aktives Mitglied des Data Chapter: Teile Ergebnisse innerhalb der Chapters, Product-Cluster und ggf. Konferenzen; stimme Schnittstellen & Standards innerhalb der Elia Group ab.

Ich bin Ambassador für KI und MLOps im gesamten Unternehmen und bin auf dem neuesten Stand der KI- und Advanced Analytics-Techniken. Meine Kompetenzen:

• 5+ Jahre Erfahrung in Data Science / Engineering
• Programmierkenntnisse in Python und Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Flask/FastAPI
• Praktische Erfahrung mit ML-Algorithmen, Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering und Modellbewertungstechniken
• Kenntnisse in Monitoring-Tools für ML-Dienste (z. B. Prometheus, Grafana)
• Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen und Datenbanken (z. B. SQL, MongoDB)
• Vertrautheit mit Git und kollaborativen Entwicklungsworkflows
• Erfahrung mit Cloud-Diensten (z. B. AWS SageMaker, Google Cloud AI, Azure ML)
• Kommunikationsfähigkeiten, um technische Konzepte verständlich zu erklären
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse (B2)

Wünschenswert sind Kenntnisse in Kafka, MLFlow und AzureML.

Flexibilität

Arbeitszeit: 37 Wochenstunden (Vollzeit), flexible Arbeitszeiten, unbegrenzte Gleitzeit, keine Kernarbeitszeit, mobiles Arbeiten (auch von zuhause) möglich.