junior-devops-machine-learning-engineer-m-w-d-2

Power Reply GmbH & Co. KG
München, Germany
yesterday

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
English, German
Experience level
Junior

Job location

München, Germany

Tech stack

Java
Amazon Web Services (AWS)
Data analysis
Azure
Cloud Computing
Databases
Data Architecture
Information Engineering
Data Warehousing
DevOps
Failover
Python
Machine Learning
NoSQL
Open Source Technology
Scala
SQL Databases
Data Processing
Google Cloud Platform
Cloud Platform System
Large Language Models
Generative AI
Data Lake
Kubernetes
Information Technology
Operational Systems
Machine Learning Operations
Databricks

Job description

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. ## Benefits - Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten in den Bereichen Generative AI, LLM-Entwicklung, Cloud-Architektur und Data Science - Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung, innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch - Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur

Requirements

Stammstrecke - Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel mit Deutschlandticket - Beteiligung an deinen sportlichen Aktivitäten über den EGYM Wellpass und weitere Benefits der Reply Gruppe - Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit ## Qualifikationen - Ein erfolgreich abgeschlossenes Studium mit technischen Schwerpunkt, wie z. B. in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsmathematik 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. ## 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.

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