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Hochschulabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem anderen Studiengang mit einem starken quantitativen Hintergrund. - Gute Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Java oder Go sowie Interesse daran, diese im Kontext von Cloud- und AI-Plattformen einzusetzen. - Erste praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP) und grundlegendes Verständnis von Cloud-Architekturen, Services und Deployment-Modellen (z. B. IaaS, PaaS, Serverless). - Erfahrung oder starkes Interesse an Infrastructure-as-Code (z. B. Terraform, Ansible) sowie am Aufbau und Betrieb skalierbarer, hochverfügbarer Cloud-Infrastrukturen - idealerweise für daten- oder AI-intensive Workloads. - Kenntnisse in Containerisierung und Orchestrierung (Docker, Kubernetes) sowie Verständnis für den Betrieb von Microservices und cloudbasierten AI/ML-Systemen. - Grundverständnis von CI/CD- und DevOps- bzw. MLOps-Prinzipien, insbesondere im Hinblick auf Automatisierung, Deployment und Betrieb von Anwendungen und Modellen in der Cloud. - Analytische, strukturierte Herangehensweise und Motivation, Cloud- und Plattformlösungen kontinuierlich zu optimieren sowie neue Technologien im AI-Umfeld zu evaluieren. - Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit, um Cloud- und AI-Architekturen verständlich zu erklären und gemeinsam mit Kund:innen skalierbare, zukunftssichere Lösungen zu gestalten. ## When Data Calls, We Reply ! Data Reply unterstützt als Teil der Reply Gruppe Kunden darin, datengetrieben zu arbeiten. Data Reply ist in verschiedenen Branchen und Geschäftsbereichen tätig und arbeitet intensiv mit Kunden zusammen, damit diese durch die effektive Nutzung von Daten aussagekräftige Ergebnisse erzielen können. Hierfür konzentriert sich Data Reply auf die Entwicklung von Data-Analytics-Plattformen, Machine-Learning-Lösungen und Streaming-Anwendungen - automatisiert, effizient und skalierbar - ohne Abstriche in der IT-Security zu machen.