Das Unternehmen sucht einen engagierten (Junior) Machine Learning Engineer, der Teil eines internationalen Teams wird, das maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Bereich Machine Learning entwickelt. In dieser Rolle wirst du an Projekten arbeiten, die den gesamten Lebenszyklus abdecken, beginnend mit der Strategieberatung bis hin zur Umsetzung. Du wirst unsere Kunden unterstützen beim Aufbau, der Wartung und dem Betrieb von datenintensiven Cloud-basierten Lösungen, wobei du mit führenden Cloud-Anbietern wie Amazon Web Services, Microsoft Azure oder Google Cloud Platform zusammenarbeitest. Deine Programmierkenntnisse werden dir helfen, die passenden Lösungen im Bereich Machine Learning zu liefern. Zudem wirst du Big-Data-Technologien wie Apache Spark oder Hadoop sowie Datenbanken und Datenintegrationslösungen wie Kafka oder RabbitMQ einsetzen. Die Nutzung von CI/CD- und DevOps-Paradigmen ist ebenfalls Teil deiner Aufgaben, um Lösungen mithilfe von Infrastructure as Code mit Tools wie Terraform, Helm oder Ansible sowie containerbasierten Technologien wie Docker oder Kubernetes zu entwickeln, bereitzustellen und zu skalieren. Das Arbeitsumfeld ist modern und innovativ, und du wirst die Möglichkeit haben, dich kontinuierlich weiterzuentwickeln und an Firmen-Events teilzunehmen.

Der ideale Kandidat hat einen Hochschulabschluss in Informatik oder einem verwandten Fachbereich. Du solltest mindestens ein Jahr Berufserfahrung in der Industrie oder im Consulting mitbringen und bereits Produktionssysteme nach MLOps- oder DevOps-Prinzipien entwickelt haben. Praktische Erfahrung mit ML- und Cloud-Computing-Plattformen sowie mit Databricks oder SnowFlake ist wünschenswert. Zudem wäre es von Vorteil, wenn du Interesse oder Erfahrung im gesamten end-to-end Machine Learning Engineering Stack, einschließlich Data Engineering, Microservices sowie Frontend- und Backend-Entwicklung, hast. Du solltest in der Lage sein, gut und gerne auf Deutsch und Englisch zu kommunizieren. Persönliche Eigenschaften wie Teamfähigkeit, analytisches Denken und eine proaktive Arbeitsweise sind ebenfalls wichtig, um in dieser Rolle erfolgreich zu sein.