Dataciders GmbH
Cloud Data Engineer(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtJunior
Berlin, München
Neuer Job?Nejo!
Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
MAMachine Learning Reply
DevOps/ML Engineer(m/w/x)
München, Berlin
VollzeitVor Ort
AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
Konzeption und Implementierung von ML- und Data-Processing-Lösungen für diverse Branchen. Cloud-Plattform-Erfahrung (Azure, AWS, GCP, Databricks) erforderlich. Zugang zu branchenübergreifenden Projekten und Schulungen in Data Science.
Anforderungen
- Bachelor-/Master-Abschluss in Informatik oder verwandtem Fachgebiet
- Erste praktische Erfahrung mit DevOps/MLOps und Cloud-Plattformen (Azure, AWS, GCP, Databricks)
- Analytische Ergebnisse überzeugend kommunizieren und präsentieren
- Interesse/Erfahrung im Data Lifecycle (Cloud-Infrastruktur, Data Engineering, Analyse, Visualisierung, ML Engineering, MLOps)
- Fließendes Englisch und Deutsch (B2-Niveau)
- Arbeitserfahrung in Cloud-Technologien (AWS, Azure, GCP), Kubernetes und Programmiersprachen (Python, Java, Scala)
- Praktische Erfahrung mit SQL- und NoSQL-Datenbanktechnologien und Data Lakes
- Erfahrung mit Big-Data-Technologien (Spark), Daten-Streaming (Kafka) und Workflow-Orchestrierung (Airflow, Dagster)
Aufgaben
- Innovative technische Ansätze konzipieren
- Lösungen implementieren und verantworten
- Wiederkehrende Aufgaben automatisieren
- Überwachungs-, Failover- und Recovery-Infrastrukturen kümmern
- Mit Kund:innen und Interessengruppen interagieren
- Geschäftsanforderungen in produktionsreife Lösungen übersetzen
- Mit verschiedenen Disziplinen zusammenarbeiten
- Datenintensive Anwendungen entwickeln
Ausbildung
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Englisch – fließend
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- DevOps
- MLOps
- Microsoft Azure
- AWS
- GCP
- Databricks
- Kubernetes
- Python
- Java
- Scala
- SQL
- NoSQL
- Data Lakes
- Apache Spark
- Apache Kafka
- Apache Airflow
- Dagster
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitsumgebung
Abwechslungsreiche Aufgaben
- Zugang zu branchenübergreifenden Projekten
- Interdisziplinäres Arbeiten
- Breites Reply-Netzwerk
Weiterbildungsangebote
- Schulungen in Data Engineering, Cloud-Architektur und Data Science
Sonstige Vorteile
- Branchenführende Kooperationen
Team Events & Ausflüge
- Aktives Rahmenprogramm
Lockere Unternehmenskultur
- Offene, flache Umgebung
Modernes Büro
- Preisgekrönte Büroräume
Öffi Tickets
- Deutschlandticket
Gesundheits- & Fitnessangebote
- Zuschuss zu Fitnessstudio-Mitgliedschaft
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Machine Learning Reply erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
Noch nicht perfekt?
- XITASO GmbH
DevOps & Cloud Engineer(m/w/x)
Vollzeit/Teilzeitnur vor OrtBerufserfahrenAugsburg, Krumbach (Schwaben), Berlin, Erlangen, Leipzig, Münster, München, Karlsruheab 83.000 / Jahr - Capgemini
DevOps Engineer(m/w/x)
Vollzeit/Teilzeitnur vor OrtJuniorBerlin, Hamburg, München, Köln, Frankfurt am Main, Stuttgart, Dortmund, Hannover, Nürnberg, Karlsruhe - Dataciders GmbH
Data & AI Consultant(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtJuniorBerlin, München - Appsfactory GmbH
Senior AI Engineer(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtSeniorLeipzig, München, Hamburg, Köln
MAMachine Learning Reply
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München, Berlin
VollzeitVor Ort
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Data Science
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Konzeption und Implementierung von ML- und Data-Processing-Lösungen für diverse Branchen. Cloud-Plattform-Erfahrung (Azure, AWS, GCP, Databricks) erforderlich. Zugang zu branchenübergreifenden Projekten und Schulungen in Data Science.
Anforderungen
- Bachelor-/Master-Abschluss in Informatik oder verwandtem Fachgebiet
- Erste praktische Erfahrung mit DevOps/MLOps und Cloud-Plattformen (Azure, AWS, GCP, Databricks)
- Analytische Ergebnisse überzeugend kommunizieren und präsentieren
- Interesse/Erfahrung im Data Lifecycle (Cloud-Infrastruktur, Data Engineering, Analyse, Visualisierung, ML Engineering, MLOps)
- Fließendes Englisch und Deutsch (B2-Niveau)
- Arbeitserfahrung in Cloud-Technologien (AWS, Azure, GCP), Kubernetes und Programmiersprachen (Python, Java, Scala)
- Praktische Erfahrung mit SQL- und NoSQL-Datenbanktechnologien und Data Lakes
- Erfahrung mit Big-Data-Technologien (Spark), Daten-Streaming (Kafka) und Workflow-Orchestrierung (Airflow, Dagster)
Aufgaben
- Innovative technische Ansätze konzipieren
- Lösungen implementieren und verantworten
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- Überwachungs-, Failover- und Recovery-Infrastrukturen kümmern
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- Mit verschiedenen Disziplinen zusammenarbeiten
- Datenintensive Anwendungen entwickeln
Ausbildung
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
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Tools & Technologien
- DevOps
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- NoSQL
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- Apache Spark
- Apache Kafka
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Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitsumgebung
Abwechslungsreiche Aufgaben
- Zugang zu branchenübergreifenden Projekten
- Interdisziplinäres Arbeiten
- Breites Reply-Netzwerk
Weiterbildungsangebote
- Schulungen in Data Engineering, Cloud-Architektur und Data Science
Sonstige Vorteile
- Branchenführende Kooperationen
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- Aktives Rahmenprogramm
Lockere Unternehmenskultur
- Offene, flache Umgebung
Modernes Büro
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Gesundheits- & Fitnessangebote
- Zuschuss zu Fitnessstudio-Mitgliedschaft
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Machine Learning Reply erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
Über das Unternehmen
Machine Learning Reply
Branche
IT
Beschreibung
Das Unternehmen bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an und unterstützt Kunden bei der Einführung datenbasierter Geschäftsmodelle.
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