DevOps/ML Engineer (m/w/d)

Bei Machine Learning Reply arbeiten wir mit unseren Kunden an hochmodernen Projekten, für die wir DevOps- und ML-Ingenieure suchen, die unsere Kundenprojekte rund um maschinelles Lernen und Datenverarbeitung in verschiedenen Branchen unterstützen. Zur Erweiterung unseres Teams suchen wir einen talentierten und hochqualifizierten Berater mit technischem Hintergrund zur Verstärkung unseres Teams. Als Berater sind Sie für die fachkundige Beratung und technische Unterstützung unserer Kunden verantwortlich.
Wenn Sie ein DevOps- oder ML-Ingenieur sind oder gerade erst im Bereich maschinelles Lernen und/oder DevOps-Engineering anfangen – wenn Sie nie den Fokus verlieren, Codierung, Daten und KI lieben und Ihre Ideen mit Leidenschaft zum Leben erwecken – dann möchten wir von Ihnen hören!

Verantwortlichkeiten:

• Entwerfen Sie innovative, technische Ansätze für datenintensive Anwendungen mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz.

• Implementieren und übernehmen Sie die Verantwortung für Ihre Lösungen entweder in cloudbasierten (AWS, Azure oder GCP) und/oder lokalen Infrastrukturen unserer Kunden.

• Automatisieren Sie wiederkehrende Aufgaben durch modernste DevOps- und MLOps-Konzepte und ermöglichen Sie Ihren Kunden so eine deutliche Verkürzung der Zeit bis zur Lieferung.

• Sorgen Sie für die notwendigen Überwachungs-, Failover- und Wiederherstellungsinfrastrukturen, die unseren Kunden einen sicheren Betrieb ihrer Machine-Learning-Lösungen in Übereinstimmung mit den neuesten gesetzlichen Anforderungen ermöglichen

• Enge Interaktion mit Kunden und Stakeholdern, um konkrete und komplexe Geschäftsanforderungen in produktionsreife Lösungen umzusetzen

• Arbeiten Sie mit verschiedenen Disziplinen wie Unternehmensarchitekten, Analysten, Datenwissenschaftlern oder Dateningenieuren zusammen, um datenintensive Anwendungen wie Data Warehouses, Data Lakes und/oder Datenplattformen zu entwickeln

Was wir Ihnen bieten:

• Zugang zur Arbeit an branchenübergreifenden Projekten (große und mittelständische Unternehmen im Banken-, Versicherungs-, Automobil-, Einzelhandelssektor usw.)

• Erweitern Sie Ihre Fähigkeiten durch interdisziplinäre Arbeit und Schulungen in den Bereichen Data Engineering, Cloud-Architektur und Data Science

• Profitieren Sie von branchenführenden Kooperationen im Cloud-, BI- und AutoML-Bereich

• Sehr aktives Rahmenprogramm – einschließlich Schulungen, Konferenzen, Teambuildings, Reply Exchange, Praxisgemeinschaften und Hackathons

• Arbeiten Sie in einer offenen, flachen Umgebung innerhalb eines breiten Wissensaustauschnetzwerks von Reply

• Preisgekrönte Büroflächen in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke

• Sie wählen Ihr hochmodernes Equipment

• ÖPNV-Ticket mit Deutschlandticket

• Zuschuss zur Mitgliedschaft in einem Fitnessstudio Ihrer Wahl

• Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunde, Reply-Büro und Remote-Arbeit

Mindestanforderungen/Qualifikationen:

• Bachelor-/Master-Abschluss in Informatik oder einem anderen verwandten Bereich (z. B. Ingenieurwesen, Statistik, Physik).

• Erste praktische Erfahrung mit DevOps/MLOps-Prinzipalen und Computerplattformen wie Microsoft Azure, AWS und GCP sowie Databricks.

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

• Wir decken den gesamten Lebenszyklus von Daten ab, von Cloud-Infrastruktur, Daten-Engineering, Datenanalyse und Visualisierung über ML-Engineering bis hin zu MLOps. Interesse und/oder Erfahrung in einigen dieser Bereiche sind von Vorteil.

• Fließende Englisch- und Deutschkenntnisse.

Gewünscht:

• Berufserfahrung in Cloud-Technologien (AWS, Azure oder GCP), Kubernetes und Programmiersprachen wie Python, Java und Scala.

• Praktische Erfahrung mit SQL- und NoSQL-Datenbanktechnologien und Data Lakes

• Erfahrung mit Big-Data-Technologien (Apache Spark), Daten-Streaming (Apache Kafka) und Workflow-Orchestrierung (Apache Airflow, Dagster)

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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/machine-learning-reply/devops-ml-engineer-munich-82272)