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Evercot AI —München
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Senior Machine Learning Engineer
Tools for Humanity —München
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- Machine Learning
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Intern Enterprise AI Team
Proxima Fusion —München
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Senior Applied AI Architect - Automated Driving (f/m/x)
BMW —München
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Intern Agentic AI for Cockpit Development (f/m/x)
BMW —München
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Teamlead AI Engineering - RoboGym (Mensch)
Neura Robotics GmbH —München
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Gini GmbH —München
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Senior Data Scientist (m/f/d)
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Werkstudent für Data Engineering (m/w/d) (in Präsenz)
IfTA GmbH —Puchheim
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Teamlead AI Engineering - RoboGym (Mensch)
Neura Robotics —München
- Vollzeit
- Azure
- Informatik
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9 Tage
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Tools for Humanity —München
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Werkstudent (m/w/d) AI-Produkte – Kreditvergleich
CHECK24 —München
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Relational Foundation Model Engineer, Modern Data Stack
NVIDIA —München
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6 Tage
Data Engineering Consultant (w/m/x) - Germany
Avanade —München
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Details zur Stelle

Festanstellung | Vollzeit
vor 5 Stunden

Qualifikationen

CI/CD
Kubernetes
Englisch
Docker
Machine Learning
S3
Apache
Python
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Ihre Aufgaben:

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.

Ihr Profil:

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.

Art der Stelle: Festanstellung, Vollzeit

Arbeitsort: Zum Teil im Homeoffice in 80687 München

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