DevOps/ML Engineer

Bei Machine Learning Reply arbeiten wir mit unseren Kunden an hochmodernen Projekten, für die wir DevOps- und ML-Engineers suchen, um unsere Kundenprojekte rund um Machine Learning und Data Processing in verschiedenen Branchen zu unterstützen. Um unser Team zu erweitern, suchen wir talentierte und hochqualifizierte Beraterinnen mit technischem Hintergrund für unser Team. Als Beraterin seid ihr für die fachliche Beratung und technische Unterstützung unserer Kunden verantwortlich. Ob du schon ein erfahrener DevOps- oder ML-Engineer bist oder gerade erst in dem Bereich Machine Learning und/oder DevOps-Engineering einsteigst - wenn du nie den Fokus verlierst, Coding, Daten und KI liebst und mit Leidenschaft deine Ideen zum Leben erweckst - dann möchten wir von dir hören! Verantwortlichkeiten Konzeption innovativer, technischer Ansätze für datenintensive und -intensive Anwendungen mit Schwerpunkt auf Machine Learning und künstlicher Intelligenz verantwortlich Implementierung und Verantwortung deiner Lösungen entweder in Cloud-basierten (AWS, Azure oder GCP) und/oder On-Premises-Infrastrukturen unserer Kunden Automatisierung wiederkehrende Aufgaben durch modernste DevOps- und MLOps-Konzepte, so dass Kunden ihre Time-to-Delivery deutlich reduzieren können Du kümmest 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 Enterprise Architects, Analysten, Data Scientists oder Data Engineers zur Entwicklung datenintensiver Anwendungen wie Data Warehouses, Data Lakes und/oder Datenplattformen Was wir Ihnen bieten: Zugang zu branchenübergreifenden Projekten (große und mittelständische Unternehmen aus den

Bereichen Banken, Versicherungen, Automotive, Einzelhandel usw.) Erweitere deine Kompetenzen durch interdisziplinäres Arbeiten und Schulungen in den Bereichen Data Engineering, Cloud-Architektur und Data Science Profitiere von branchenführenden Kooperationen in den Bereichen Cloud, BI und AutoML Sehr aktives Rahmenprogramm - einschließlich Schulungen, Konferenzen, Team Buildings, Reply Exchange, Communities of Practices und Hackathons Arbeite 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 Ihrer Wahl Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit Mindestanforderungen an die Stelle/Qualifikationen Bachelor-/Master-Abschluss in Informatik oder einem anderen verwandten Fachgebiet (z. B. Ingenieurwesen, Statistik, Physik) Erste praktische Erfahrungen mit DevOps/MLOps-Prinzipien und Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure, AWS und GCP sowie Databricks. Die Fähigkeit, analytische Ergebnisse überzeugend zu kommunizieren und dem Management zu präsentieren Wir decken den gesamten Data Lifecycle ab, von Cloud-Infrastruktur, Data Engineering, Datenanalyse und Visualisierung bis hin zu ML Engineering und MLOps. Interesse und/oder Erfahrung in einigen dieser Bereiche ist ein Vorteil Du sprichst fließend Englisch und kannst Deutsch mindestens auf B2-Niveau sprechen Erwünscht Arbeitserfahrung 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)