Data Engineer (Fokus Machine Learning)

Der ideale Kandidat hat ein abgeschlossenes Studium oder eine vergleichbare Qualifikation im technischen oder naturwissenschaftlichen Bereich. Sie bringen fundierte praktische Erfahrung in der Konzeption und im Betrieb von MLOps-Pipelines zur Produktivsetzung von Machine-Learning-Modellen mit und haben Erfahrung im Umgang mit Cloud-Plattformen, insbesondere der Google Cloud Platform. Kenntnisse in Python und SQL sind erforderlich, insbesondere im Kontext von Daten-Pipelines und BigQuery. Sie sind es gewohnt, Aufgaben im Data Engineering eigenständig zu bearbeiten und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern. Idealerweise haben Sie bereits mit E-Commerce-Daten gearbeitet. Zudem sind Sie sicher im Umgang mit Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform und haben Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von CI/CD-Prozessen. Ihre guten Englischkenntnisse runden Ihr Profil ab. Persönlich zeichnen Sie sich durch Wissbegierde, Teamfähigkeit und Flexibilität aus und sind bereit, Verantwortung zu übernehmen.

Vor Ort Vollzeit Mid-Level vor 10 Tagen 54.000 € - 73.000 € / Jahr

Unser Kunde ist ein führendes E-Commerce-Unternehmen in Europa und bietet eine spannende Möglichkeit für einen Data Engineer mit dem Schwerpunkt auf Machine Learning. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Entwicklung und den Betrieb robuster Datenarchitekturen sowie automatisierter Prozesse zur Datenbewirtschaftung in der Google Cloud Platform. Sie erstellen und optimieren Daten-Pipelines und MLOps-Prozesse, um Machine-Learning-Modelle produktiv zu setzen und deren Betrieb sicherzustellen. Dabei arbeiten Sie in einem agilen, internationalen Team, das aus Data Scientists, Data Engineers und Digital Product Managern besteht. Teamarbeit und Innovationsgeist sind bei uns von zentraler Bedeutung. Sie haben die Freiheit, neue Technologien und Architekturen zu evaluieren und deren Einführung im Team voranzutreiben. Ihre Ideen sind gefragt, und Sie tragen aktiv zur strategischen Ausrichtung unserer Daten- und ML-Plattformen bei. In einem dynamischen Arbeitsumfeld haben Sie die Möglichkeit, Ihre persönliche und fachliche Entwicklung durch anspruchsvolle Herausforderungen gezielt voranzutreiben.