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# Data & Machine Learning Engineer

- **Company:** Evercot AI
- **Location:** München, Germany (Remote available)
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** 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, Pyspark, Kubernetes, Information Technology, Docker
- **Published:** July 24, 2026
- **Apply:** https://de.indeed.com/viewjob?jk=23baa16512045709

## About the Role

* 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.

## 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.


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