Data & Machine Learning Engineer

Evercot AI

München, Germany

20 days ago

Role details

Contract type

Permanent contract

Employment type

Full-time (> 32 hours)

Experience level

Experienced

Experience required

2 years minimum

Working hours

Regular working hours

Languages

English, German

Job source

de.indeed.com

Tech stack

Airflow Amazon S3 Apache HTTP Server Cloud Computing Continuous Integration Information Engineering Python (Programming Language) Machine Learning OpenShift Large Language Models Deep Learning Data Lakes

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Pyspark Kubernetes Information Technology Docker

Job description

Sie entwickeln und betreiben produktive Datenpipelines auf OpenShift- und Kubernetes Plattformen und stellen deren zuverlässigen und skalierbaren Betrieb sicher.
Sie entwickeln Datenverarbeitungsprozesse und Anwendungen mit Python und PySpark.
Sie konzipieren und implementieren CI/CD Workflows auf Basis von GitOps, ArgoCD und Docker.
Sie arbeiten mit modernen DataLake- und Lakehouse-Architekturen sowie Object-Storage-Lösungen wie S3 und MinIO - sowohl in der Cloud als auch On-Premise.
Sie entwickeln und orchestrieren Datenworkflows mit Werkzeugen wie Dagster oder Airflow und arbeiten mit Technologien wie Apache Iceberg und Nessie.
Sie entwickeln, trainieren und integrieren Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle für den produktiven Einsatz.
Darüber hinaus arbeiten Sie an Anwendungsfällen im Bereich Reinforcement Learning.

Requirements

Sie verfügen über ein abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Informatik, Natur- oder Ingenieurwissenschaften oder in einer vergleichbaren Fachrichtung.
Sie bringen mindestens zwei Jahre Berufserfahrung im Data Engineering oder Machine Learning mit.
Sie verfügen über gute praktische Kenntnisse in Python und PySpark.
Sie haben praktische Erfahrung in der Entwicklung produktiver Datenpipelines auf OpenShift und Kubernetes.
Sie haben Erfahrung in CI/CD, GitOps, ArgoCD und Docker und haben entsprechende Deployment Workflows bereits praktisch umgesetzt.
Sie verfügen über Kenntnisse im Umgang mit Data Lakes und Lakehouses sowie mit Technologien wie S3 und MinIO.
Sie haben Erfahrung mit Dagster oder Airflow.
Sie verfügen über praktische Erfahrung mit Apache Iceberg. Kenntnisse in Nessie sind von Vorteil.
Sie bringen praktische Erfahrung in der Entwicklung von Machine Learning und Deep Learning Modellen mit.
Kenntnisse und praktische Erfahrung im Bereich Reinforcement Learning runden Ihr Profil ab.
Erfahrung mit RAG-Systemen und LLMs ist von Vorteil, aber keine Voraussetzung.
Sie verfügen über gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.