Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
.Data / Machine Learning Engineer(m/w/x)
Entwicklung und produktive Umsetzung von Daten- und Machine-Learning-Anwendungen für Seilbahnsysteme. Mehrjährige Erfahrung in Python und SQL erforderlich. Home office und flexible Arbeitszeiten.
Anforderungen
- Abgeschlossene Ausbildung (HTL, Studium oder vergleichbar) in Informatik, Data Science, Data Engineering, Mathematik, Statistik, Physik oder vergleichbar
- Mehrjährige Erfahrung (3+ Jahre) im Data/ML Engineering oder Data Analytics
- Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL
- Erfahrung mit Cloud (z. B. Azure), Databricks, Spark oder Dask
- Grundkenntnisse in MLOps und CI/CD von Vorteil
- Optional: Kenntnisse in .NET / C#
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Aufgaben
- Daten- und Machine-Learning-Anwendungen entwickeln und produktiv umsetzen
- Stabile, skalierbare Datenpipelines aufbauen und betreiben
- Modelle und Datenprodukte in Systeme und Plattformen integrieren
- Daten für Analysen und digitale Lösungen aufbereiten, transformieren und bereitstellen
- Datenqualität, Performance und Wartbarkeit sicherstellen
- Best Practices in Codequalität, Testing, Deployment und Dokumentation umsetzen
Berufserfahrung
- 3 Jahre
Ausbildung
- Abgeschlossene Berufsausbildung
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
- Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- SQL
- Azure
- Databricks
- Spark
- Dask
- .NET
- C#
- MLOps
- CI/CD
Benefits
Weiterbildungsangebote
- Weiterbildungsmöglichkeiten
Lockere Unternehmenskultur
- Internationales Arbeitsumfeld
Flexibles Arbeiten
- Home office
- Flexible Arbeitszeiten
Sonstige Zulagen
- Essenszuschuss
Öffi Tickets
- Jobticket
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Anforderungen
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Aufgaben
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- Modelle und Datenprodukte in Systeme und Plattformen integrieren
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Berufserfahrung
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Sprachen
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Benefits
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- Home office
- Flexible Arbeitszeiten
Sonstige Zulagen
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Über das Unternehmen
Doppelmayr Seilbahnen GmbH
Branche
Transportation
Beschreibung
Das Unternehmen entwickelt Mobilitätslösungen für die Zukunft und leistungsfähige Materialtransportsysteme für den Einsatz auf der ganzen Welt.
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