JUNIOR DEVOPS / MACHINE LEARNING ENGINEER

Machine Learning Reply; München; Hybrid; EUR 45.000 - 65.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein IT-Beratungsunternehmen in München sucht einen Junior DevOps/Machine Learning Engineer. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Entwicklung technischer Konzepte zur Cloud-Einführung und die Automatisierung von Tasks. Idealerweise haben Sie Erfahrung mit DevOps-Prinzipien und Programmiersprachen wie Python. Regelmäßige Weiterbildung und Zugang zu spannenden Projekten werden geboten.

Leistungen

Zuschuss zu Fitnessstudio-Mitgliedschaft

Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel

Flexible Arbeitsumgebung

Qualifikationen

• Studienabschluss mit quantitativen oder wirtschaftlichen Hintergrund erforderlich.
• Eerste Erfahrungen in Programmiersprachen wie Python, Java und Scala.
• Kenntnisse in SQL- und NoSQL-Datenbanktechnologien vorteilhaft.

Aufgaben

• Konzipierung technischer Ansätze der Cloud-Einführungen.
• Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben durch DevOps-Konzepte.
• Entwicklung von datenintensiven Anwendungen wie Data Warehouses.

Kenntnisse

Erste praktische Erfahrungen mit DevOps/MLOps-Prinzipien

Kommunikationsfähigkeit in Deutsch und Englisch

Kenntnisse in Kubernetes

Ausbildung

Studienabschluss in Informatik oder verwandten Bereichen

Tools

Microsoft Azure

AWS

GCP

Databricks

Jobbeschreibung

JUNIOR DEVOPS / MACHINE LEARNING ENGINEER, Munich

Munich, Germany

• Du bist für die Konzipierung technischer Ansätze der Cloud-Einführungen, auch im Hinblick auf datenintensive Anwendungen mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz verantwortlich
• Die Anfertigung, Implementierung und Visualisierung der Cloud-Architektur, basierend auf AWS, Azure oder GCP und/oder On-Premises-Infrastrukturen unserer Kunden gehört ebenfalls dazu
• Du automatisierst wiederkehrende Aufgaben durch modernste DevOps- und MLOps-Konzepte, so dass unsere Kunden ihre Time-to-Delivery deutlich reduzieren können
• Dabei hast du immer ein Auge auf aktuelle Trends im Cloud Bereich und verfolgst "Best Practices"
• Du kümmerst dich um die notwendigen Überwachungs-, Failover- und Recovery-Infrastrukturen, die unseren Kunden einen sicheren Betrieb ihrer Machine-Learning-Lösungen in Übereinstimmung mit den neuesten regulatorischen Anforderungen ermöglichen
• Enge Interaktion mit Kunden und Interessengruppen, um konkrete und komplexe Geschäftsanforderungen in produktionsreife Lösungen zu übersetzen
• Zusammenarbeit mit verschiedenen Disziplinen wie Unternehmensarchitekten, Analysten, Datenwissenschaftlern oder Dateningenieuren zur Entwicklung datenintensiver Anwendungen wie Data Warehouses, Data Lakes und/oder Datenplattformen
• 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 Studienabschluss mit einem quantitativen oder wirtschaftlichen Hintergrund, zum Beispiel in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsmathematik oder Betriebswirtschaftslehre
• Idealerweise bringst du erste praktische Erfahrungen mit DevOps/MLOps-Prinzipien und Computerplattformen wie Microsoft Azure, AWS und GCP sowie Databricks mit
• Erste Erfahrungen in Kubernetes und Programmiersprachen wie Python, Java und Scala und SQL- und NoSQL-Datenbanktechnologien und Data Lakes
• Kenntnisse in Cloud Architekturen (AWS oder Microsoft Azure), in den gängigen Betriebssystemen wie Unix/Linux und in Applikationsplattformen
• Mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeit in Deutsch und Englisch und die Bereitschaft national zu reisen
• Fähigkeit, analytische Ergebnisse überzeugend zu kommunizieren und dem Management zu präsentieren
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.

Du bist für die Konzipierung technischer Ansätze der Cloud-Einführungen, auch im Hinblick auf datenintensive Anwendungen mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz verantwortlich

Die Anfertigung, Implementierung und Visualisierung der Cloud-Architektur, basierend auf AWS, Azure oder GCP und/oder On-Premises-Infrastrukturen unserer Kunden gehört ebenfalls dazu

Du automatisierst wiederkehrende Aufgaben durch modernste DevOps- und MLOps-Konzepte, so dass unsere Kunden ihre Time-to-Delivery deutlich reduzieren können

Dabei hast du immer ein Auge auf aktuelle Trends im Cloud Bereich und verfolgst "Best Practices"

Du kümmerst dich um die notwendigen Überwachungs-, Failover- und Recovery-Infrastrukturen, die unseren Kunden einen sicheren Betrieb ihrer Machine-Learning-Lösungen in Übereinstimmung mit den neuesten regulatorischen Anforderungen ermöglichen

Enge Interaktion mit Kunden und Interessengruppen, um konkrete und komplexe Geschäftsanforderungen in produktionsreife Lösungen zu übersetzen

Zusammenarbeit mit verschiedenen Disziplinen wie Unternehmensarchitekten, Analysten, Datenwissenschaftlern oder Dateningenieuren zur Entwicklung datenintensiver Anwendungen wie Data Warehouses, Data Lakes und/oder Datenplattformen

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 Studienabschluss mit einem quantitativen oder wirtschaftlichen Hintergrund, zum Beispiel in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsmathematik oder Betriebswirtschaftslehre

Idealerweise bringst du erste praktische Erfahrungen mit DevOps/MLOps-Prinzipien und Computerplattformen wie Microsoft Azure, AWS und GCP sowie Databricks mit

Erste Erfahrungen in Kubernetes und Programmiersprachen wie Python, Java und Scala und SQL- und NoSQL-Datenbanktechnologien und Data Lakes

Kenntnisse in Cloud Architekturen (AWS oder Microsoft Azure), in den gängigen Betriebssystemen wie Unix/Linux und in Applikationsplattformen

Mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeit in Deutsch und Englisch und die Bereitschaft national zu reisen

Fähigkeit, analytische Ergebnisse überzeugend zu kommunizieren und dem Management zu präsentieren

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.