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Junior DevOps / Machine Learning Engineer (m/w/d)

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  • Berlin, München
  • Feste Anstellung
  • Homeoffice möglich, Vollzeit
  • Erschienen: vor 1 Tag
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Über Machine Learning Reply:

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.

Junior DevOps / Machine Learning Engineer (m/w/d)

Berlin, München

Aufgaben

  • Gemeinsam mit unseren Kunden entwickelst du technische Strategien für die Einführung moderner Cloud-Lösungen – insbesondere für datenintensive Anwendungen mit Fokus auf Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Dabei gestaltest du aktiv die digitale Transformation.
  • Du konzipierst, implementierst und visualisierst Cloud-Architekturen auf Basis von AWS, Azure, GCP oder hybriden On-Premises-Infrastrukturen. Deine Lösungen sind individuell, skalierbar und zukunftssicher.
  • Wiederkehrende Aufgaben automatisierst du mithilfe fortschrittlicher DevOps- und MLOps-Konzepte. So ermöglichst du eine deutlich schnellere Time-to-Delivery und erhöhst die Effizienz deiner Kundenprojekte.
  • Trends im Cloud-Bereich hast du stets im Blick. Du bringst Best Practices ein und berätst proaktiv zu neuen Technologien, die echten Mehrwert schaffen.
  • Für den sicheren Betrieb von Machine-Learning-Lösungen entwickelst du robuste Überwachungs-, Failover- und Recovery-Infrastrukturen – selbstverständlich unter Berücksichtigung aktueller regulatorischer Anforderungen.
  • In enger Abstimmung mit Kunden und Stakeholdern analysierst du komplexe Geschäftsanforderungen und übersetzt sie in produktionsreife, skalierbare Lösungen. Deine Beratung ist dabei entscheidend für den Projekterfolg.
  • Du arbeitest interdisziplinär mit Enterprise Architects, Data Scientists, Data Engineers und Business Analysts zusammen, um leistungsstarke Datenplattformen wie Data Warehouses, Data Lakes und moderne Analytics-Lösungen zu entwickeln.

Qualifikationen

  • Ein erfolgreich abgeschlossenes Studium mit Informatik und wirtschaftlichem Schwerpunkt, wie z. B. in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsmathematik oder Betriebswirtschaftslehre bildet die Basis für deinen Einstieg.
  • Erste praktische Erfahrungen mit DevOps- und MLOps-Prinzipien sowie mit Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure, AWS, GCP oder Databricks sind von Vorteil und helfen dir, schnell Verantwortung in Kundenprojekten zu übernehmen.
  • Kenntnisse in Kubernetes, Programmiersprachen wie Python, Java oder Scala sowie im Umgang mit SQL- und NoSQL-Datenbanken und Data Lakes ermöglichen dir, datenintensive Anwendungen effizient mitzugestalten.
  • Du bringst ein solides Verständnis für Cloud-Architekturen (z. B. AWS oder Azure), gängige Betriebssysteme wie Unix/Linux und Applikationsplattformen mit – und kannst dieses Wissen gezielt in Beratungsprojekten einsetzen.
  • Kommunikationsstärke in Deutsch und Englisch – sowohl mündlich als auch schriftlich – sowie die Bereitschaft zu gelegentlichen Reisen innerhalb Deutschlands zeichnen dich aus.
  • Du hast ein gutes Gespür dafür, wie man komplexe analytische Ergebnisse verständlich und überzeugend präsentiert – auch gegenüber dem Management.

Benefits

  • 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
  • Beteiligung an deinen sportlichen Aktivitäten über den EGYM Wellpass. Und über die Reply Gruppe bekommst du Zugriff auf zahlreiche Benefits
  • Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit

Gehalt

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Die abgebildeten Mitarbeitervorteile sind unternehmensabhängig und können je nach Position und Abteilung abweichen.
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