JUNIOR DATA ENGINEER

Machine Learning Reply; Leipzig; Vor Ort; EUR 55.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Unternehmen im Bereich Machine Learning sucht einen Data Engineer, um innovative Kundenlösungen in Big Data und Data Warehousing zu implementieren. Sie entwickeln skalierbare Datenplattformen und nutzen Technologien wie Apache Spark und Kubernetes, um datenintensive Anwendungen zu betreuen. Das Unternehmen bietet Weiterbildungsmöglichkeiten und einen dynamischen Arbeitsplatz, der die neuesten Technologien im Bereich Cloud und Data Engineering umfasst.

Leistungen

Regelmäßige Weiterbildungsmöglichkeiten

Zugang zu branchenübergreifenden Projekten

Zuschuss zu einer Fitnessstudio-Mitgliedschaft

Flexible Arbeitsumgebung

Qualifikationen

• Erfahrung in der Entwicklung von Datenpipelines.
• Kenntnisse in Cloud-Plattformen wie AWS oder Azure.
• Erfahrung mit CI/CD, Integrationstests und Unit-Tests.

Aufgaben

• Implementierung von Kundenlösungen in Big Data und Data Warehousing.
• Entwicklung und Wartung skalierbarer Datenplattformen in der Cloud.
• Entwicklung von Datenpipelines und Workflows mit AirFlow oder Luigi.

Kenntnisse

Entwicklung, Wartung und Implementierung von datengesteuerten Produkten

Datenverarbeitung

Big Data-Technologien

DevOps-Mentalität

gute Kommunikation auf Deutsch und Englisch

Ausbildung

Hochschulabschluss in Informatik oder Wirtschaftsinformatik

Tools

Kubernetes

Docker

Microservices

Terraform

SQL

Scala

Jobbeschreibung

• Als Data Engineer unterstützt du die erfolgreiche Implementierung von Kundenlösungen in den Bereichen Big Data, Data Engineering und Data Warehouses
• Du entwickelst und wartest skalierbare Datenplattformen und Datalakes in der Cloud (AWS, Azure) und berücksichtigst dabei DevOps-Paradigmen
• Auch die Entwicklung und Betreuung von datenintensiven Anwendungen mit Big-Data-Technologien wie Apache Spark, Hadoop und Datenbanken (SQL, NoSQL), unter Verwendung von Batch- oder Echtzeit-Datenintegration wie Kafka oder RabbitMQ, gehören zu deinen Aufgaben
• Mit Technologien wie AirFlow oder Luigi entwickelst du Datenpipelines und Workflows
• Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten. Profitiere von unserem Team, Lernressourcen, Hackathons und mehr, um deine technische Entwicklung voranzutreiben und eine Präsenz in der Machine-Learning-Community zu haben (interdisziplinäres Arbeiten und Schulungen in den Bereichen Data Engineering, Cloud-Architektur und Data Science)
• Zugang zu branchenübergreifenden Projekten (große und mittelständische Unternehmen aus den Bereichen Banken, Versicherungen, Automotive, Einzelhandel usw.)
• Branchenführenden Kooperationen in den Bereichen Cloud, BI und AutoML
• 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
• Zuschuss zu einer Fitnessstudio-Mitgliedschaft in einem Fitnessstudio der Wahl
• Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit
• Wir freuen uns auf deinen Hochschulabschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem ähnlichen Studiengang
• Du verfügst über erste Erfahrung in der Entwicklung, Wartung und Implementierung von datengesteuerten Produkten unter Verwendung von Kubernetes, Docker, Microservices oder Terraform
• Mit Daten- und Cloud-Computing-Plattformen wie AWS, GCP, Azure sowie Databricks oder SnowFlake bist du vertraut
• Du hast eine DevOps-Mentalität und wendest CI/CD (z. B. Gitlab CI, Jenkins), Integrationstests und Unit-Tests an
• Außerdem hast du Erfahrung in der Software-Entwicklung und Clean Code in Python, Java, SQL oder Scala
• 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.

Als Data Engineer unterstützt du die erfolgreiche Implementierung von Kundenlösungen in den Bereichen Big Data, Data Engineering und Data Warehouses

Du entwickelst und wartest skalierbare Datenplattformen und Datalakes in der Cloud (AWS, Azure) und berücksichtigst dabei DevOps-Paradigmen

Auch die Entwicklung und Betreuung von datenintensiven Anwendungen mit Big-Data-Technologien wie Apache Spark, Hadoop und Datenbanken (SQL, NoSQL), unter Verwendung von Batch- oder Echtzeit-Datenintegration wie Kafka oder RabbitMQ, gehören zu deinen Aufgaben

Mit Technologien wie AirFlow oder Luigi entwickelst du Datenpipelines und Workflows

Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten. Profitiere von unserem Team, Lernressourcen, Hackathons und mehr, um deine technische Entwicklung voranzutreiben und eine Präsenz in der Machine-Learning-Community zu haben (interdisziplinäres Arbeiten und Schulungen in den Bereichen Data Engineering, Cloud-Architektur und Data Science)

Zugang zu branchenübergreifenden Projekten (große und mittelständische Unternehmen aus den Bereichen Banken, Versicherungen, Automotive, Einzelhandel usw.)

Branchenführenden Kooperationen in den Bereichen Cloud, BI und AutoML

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

Zuschuss zu einer Fitnessstudio-Mitgliedschaft in einem Fitnessstudio der Wahl

Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit

Wir freuen uns auf deinen Hochschulabschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem ähnlichen Studiengang

Du verfügst über erste Erfahrung in der Entwicklung, Wartung und Implementierung von datengesteuerten Produkten unter Verwendung von Kubernetes, Docker, Microservices oder Terraform

Mit Daten- und Cloud-Computing-Plattformen wie AWS, GCP, Azure sowie Databricks oder SnowFlake bist du vertraut

Du hast eine DevOps-Mentalität und wendest CI/CD (z. B. Gitlab CI, Jenkins), Integrationstests und Unit-Tests an

Außerdem hast du Erfahrung in der Software-Entwicklung und Clean Code in Python, Java, SQL oder Scala

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.