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# Machine Learning Engineer - Predictive Maintenance & MLOps

- **Company:** E.ON
- **Location:** Potsdam, Germany
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Unity 3d, Geographic Information Systems, Artificial Intelligence, Microsoft Azure, Cloud Computing, Extract Transform Load (ETL), Apache Hive, Python (Programming Language), Machine Learning, SAP (Applications), SQL Databases, Data Processing, Feature Engineering, Data Lakes, Pyspark, Information Technology, Machine Learning Operations, Restful APIs, Databricks
- **Published:** June 3, 2026
- **Apply:** https://www.careerboard.com/de/en/find-jobs-in-Germany/-57D8276E9EE369EC2B/

## About the Role

* Qualifikation: Ein abgeschlossenes Hochschulstudium in einer quantitativen Disziplin wie Data Science, KI, Informatik, Mathematik oder Physik oder eine vergleichbare Qualifikation bringst Du mit.
 * Technische Erfahrung: Sehr gute praktische Kenntnisse in Python sowie PySpark/Spark SQL zeichnen Dich aus, idealerweise mit Erfahrung im produktiven Einsatz von Databricks.
 * Datenpipelines: Erfahrung im Aufbau, Betrieb und der Weiterentwicklung von ETL/ELT Pipelines, bevorzugt mit SAP/GIS Daten, REST APIs oder externen SQL Datenbanken, hast Du bereits gesammelt.
 * Plattform- und Cloud-Know-how: Mit Cloud nahen Datenplattformen, vorzugsweise Azure, Delta Lake, Unity Catalog, Blob Storage und SQL Datenbanken, bist Du vertraut.
 * Machine Learning & Betrieb: Beruhrungspunkte mit Machine Learning, etwa Feature Engineering, Modellbewertung oder Retraining, sowie ein grundlegendes Verstandnis technischer Betriebsaspekte bringst Du mit.
 * Arbeitsweise und Kommunikation: Du arbeitest strukturiert, ubernimmst Verantwortung fur eigene Tasks und kannst technische Sachverhalte verstandlich vermitteln.
 * Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutschkenntnisse (C1) sowie gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden Dein Profil ab.

## Description

Bei uns bist Du Teil eines agilen Produktteams und arbeitest an der Weiterentwicklung und dem Betrieb einer Machine-Learning-Losung, die mit Daten die Verwaltung und Pflege von Assets im Netzgeschaft optimiert., * Produktentwicklung und Betrieb: In Deiner Rolle entwickelst, stabilisierst und betreibst Du ein produktives KI/Machine Learning Produkt inklusive Monitoring im Umfeld Predictive Maintenance.

 * Modellunterstutzung: Bei Feature Engineering, Retraining, Evaluation und Qualitatssicherung von ML Modellen bringst Du Dich aktiv ein.
 * Daten- und ML-Pipelines: Die Betreuung und Optimierung von ML und Datenpipelines in Databricks ubernimmst Du inklusive Jobs, Workflows, Cluster-Management und Fehleranalyse.
 * Datenverarbeitung: Bestehende Datenverarbeitungsstrecken entwickelst Du weiter, insbesondere mit Python, PySpark/Spark SQL, Delta Lake sowie SAP/GIS Datenquellen, REST Schnittstellen und SQL Datenbanken.
 * Zusammenarbeit und ubergaben: In enger Abstimmung mit Fachbereich, IT, Data Science und Betrieb sorgst Du fur saubere Dokumentation und nachvollziehbare ubergaben.


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