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Data Warehouse & BI Engineer (m/w/d)
Studiengemeinschaft Werner Kamprath Darmstadt GmbH —Home Office
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(Java) Full Stack Engineer (w/m/d)
3C Deutschland GmbH —Home Office
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3C - (Java) Full Stack Engineer (w/m/d)
FLEX Capital Management GmbH —Home Office
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Lead Platform Engineer – Customer Success (w/m/d)
meshcloud GmbH —Home Office
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(Senior) Solution Engineer – Workload Automation ANOW! Suite (m/w/d)
Beta Systems Software AG —Home Office
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Stackmeister GmbH —Home Office
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Beta Systems Software AG —Home Office
Suite (m/w/d), der unsere Vertriebsinitiativen im Enterprise-Umfeld unterstützt und mit passgenauen Automatisierungslösungen zum Kundenerfolg beiträgt.
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Leistungen

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Weiterbildungsprogramme

Qualifikationen

TensorFlow
CI/CD
Azure
Informatik
Kubernetes
Google Cloud Platform
AWS
Docker
Machine Learning
GitHub
Künstliche Intelligenz
Jenkins
GitLab
Python
Deutsch
Data Science

Vollständige Stellenbeschreibung

Über Uns

Wir sind ainovi, ein progressives IT-Beratungsunternehmen mit Fokus auf Data Science, Microsoft, SAP sowie der Entwicklung und Vermarktung digitaler Produkte. Unsere Expert:innen unterstützen KMU’s und DAX-Unternehmen seit 2011 bei der digitalen Transformation.

Unsere Werte – Progressivität, Vielseitigkeit und Authentizität – bilden das Fundament unserer Arbeit. Wir sind davon überzeugt, dass nur vielseitige Teams mit unterschiedlichen Perspektiven und frischen Ideen in der Lage sein können, nachhaltige Lösungen zu bieten.

Unser Erfolg basiert auf der Entwicklung und dem Wohlbefinden unserer Teams. Deshalb wollen wir unseren Mitarbeiter:innen ein modernes Arbeitsumfeld bieten, in dem Gemeinschaft, Technologie und menschliche Werte den Kern für Innovation bilden.

Du möchtest Machine Learning-Modelle nicht nur entwickeln, sondern auch in Produktion bringen und skalierbar betreiben? Wir suchen Verstärkung im Bereich MLOps – jemand mit Leidenschaft für Machine Learning, DevOps und moderne Cloud-Technologien, um die Brücke zwischen Data Science und Produktion zu schlagen.

Deine Mission

ML-Pipelines & Automatisierung:
- Entwickle und optimiere End-to-End-Pipelines für Training, Testing, Deployment und Monitoring von Machine-Learning-Modellen.

Modell-Deployment & Skalierung:
- Sorge dafür, dass Modelle zuverlässig, performant und reproduzierbar in produktiven Umgebungen laufen – ob in der Cloud oder on-premise.
Monitoring & Observability:
- Implementiere Tools und Prozesse zur Überwachung von Modell-Performance, Drift-Erkennung und Stabilität.
CI/CD für Machine Learning:
- Setze Continuous Integration & Deployment-Pipelines auf, um ML-Workflows effizient, nachvollziehbar und automatisiert zu gestalten.
DataOps & Zusammenarbeit:
- Arbeite eng mit Data Scientists, Data Engineers und Softwareentwicklern zusammen, um robuste und nachhaltige ML-Systeme zu bauen.
Sicherheit & Governance:
- Implementiere Standards und Best Practices für Datenschutz, Sicherheit und Compliance im Machine-Learning-Kontext.
Innovation & Tooling:
- Bewerte neue MLOps-Tools, Frameworks und Plattformen (z. B. MLflow, Kubeflow, Vertex AI, Sagemaker) und bringe innovative Ansätze ein.

Dein Profil

Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Ingenieurwissenschaften oder einem verwandten Bereich.
Erste Berufserfahrung (1-3 Jahre) im Bereich MLOps, DevOps oder Data Engineering oder in einem ähnlichen Umfeld.
Sehr gute Kenntnisse in Python und Erfahrung mit ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
Erfahrung in Skriptsprachen zur Automatisierung von Prozessen (TODO: Beispiele angeben)
Erfahrung mit CI/CD-Tools (z. B. GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins)
Know-How in Containerisierung & Orchestrierung (Docker, Kubernetes)
Praxis mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und ML-Diensten (z. B. Sagemaker, Vertex AI)
Kenntnisse in ML-Pipeline-Tools (z. B. MLflow, Kubeflow, Airflow, Prefect)
Erfahrung in Monitoring & Logging (z. B. Prometheus, Grafana, ELK-Stack, Evidently AI)
Verständnis von Machine Learning Lifecycle Management, Governance und Sicherheit
Analytisches Denken, Problemlösungsorientierung und ein agiles Mindset
Kommunikationsstärke und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit

Unser Angebot

Teamorientierte Unternehmenskultur, geprägt von flachen Hierarchien sowie ausgewogene Work Life Balance
Sichere Perspektiven durch strategisches Wachstum und starke Partner
Attraktives Gehaltspaket mit zusätzlichen Leistungen (Firmenwagen, Bonusregelung etc.)
Arbeiten mit zukunftsorientierten Technologien
Regelmäßige Fortbildung durch Seminare, Workshops und Schulungen
Minimierung von Reisezeiten, da wir für Dich passende und möglichst regionale Projekte in der Nähe Deines Heimatortes suchen
Es kann überwiegend bis ausschließlich remote gearbeitet werden

Bereit, die Schnittstelle zwischen Machine Learning und Produktion zu meistern? Dann bewirb dich jetzt als MLOps Engineer (m/w/d) und werde Teil unseres Teams!

Important note for all English speaking applicants:

Please send us your application only if you have good German language skills.

Your language level should be at least B2.

It is mandatory that your application documents are written in German.

Tätigkeitsbereich

Beratung

Karrierestufe

mit Berufserfahrung

Arbeitszeit

Vollzeit

Standort

Homeoffice

Arbeitsverhältnis

Festanstellung

Warum zu uns?

Wenn Du auf der Suche nach einer spannenden Herausforderung bist & Dich fachlich und persönlich weiterentwickeln möchtest, dann bist Du bei uns genau richtig.

Wir bieten unseren festangestellten Beratern attraktive Benefits, mit denen wir unsere Wertschätzung zum Ausdruck bringen möchten.

Homeoffice
Firmenwagen
Flexibilität
Gehaltspaket
Dienstrad
Smartphone
Notebook
Weiterbildung
Altersvorsorge

Fühlst Du Dich als Berater in Kundenprojekten zu Hause? Dann werde Teil der ainovi Familie und bewirb Dich noch heute.

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