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(Senior) MLOps Engineer – Data Science(m/w/x)
MLOps-Lösungen für Sofortlieferdienst von Getränken/Lebensmitteln, mit Prognose- und Klassifikationsmodellen. 4+ Jahre Erfahrung in Data Science/ML und MLOps-Verständnis (Kubernetes, Azure) erforderlich. Job-Ticket, Business-Bike und Freigetränke.
Requirements
- Mindestens vier Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Science oder Machine Learning
- MLOps-Verständnis im Einsatz von Kubernetes, Docker, Git, CI/CD und Cloud-Plattformen wie Azure
- Erfahrung im Designen und Trainieren von ML-Modellen
- Sehr gute Kenntnisse des Python-Data-Toolkits (Pandas/Polars, XGBoost, Scikit-learn, Plotly)
- Solide Software-Engineering-Skills und wartbarer, produktionsreifer Code
- Umgang mit Data Pipelines, idealerweise mit Databricks oder vergleichbar
- Studium in einer MINT-Disziplin oder vergleichbare Qualifikation
- Teamplayer und technische Themen zielgruppengerecht erklären
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Tasks
- MLOps-Lösungen mit Software-Engineering-Teams entwickeln
- Prognose- und Klassifikationsmodelle kontinuierlich betreiben und evaluieren
- ETL-Pipelines für eventbasierte Datensysteme aufbauen
- Daten für Modelltraining und Analyse aufbereiten
- Datensätze erzeugen, analysieren und bereitstellen
- Dashboards zur Datenvisualisierung erstellen
- Eng mit Stakeholdern aus Logistik, Warehouse und Operations zusammenarbeiten
- Bedarfe der Stakeholder verstehen und Lösungen entwickeln
Work Experience
- 4 years
Education
- Bachelor's degree
Languages
- German – Business Fluent
- English – Business Fluent
Tools & Technologies
- Kubernetes
- Docker
- Git
- CI/CD
- Azure
- Pandas
- Polars
- XGBoost
- Scikit-learn
- Plotly
- Databricks
Benefits
Flexible Working
- Flexible Arbeitszeiten
Public Transport Subsidies
- Job-Ticket
Company Bike
- Business-Bike
Snacks & Drinks
- Freigetränke
Learning & Development
- Persönliche Learning Journey
Mentorship & Coaching
- Buddy Programm
Modern Equipment
- Moderne Technik
Team Events
- Team- und Networking-Events
Corporate Discounts
- Corporate Benefits
Purpose-Driven Work
- Blutspenden während der Arbeitszeit
Like this job?
BetaYour Career Agent finds similar jobs for you every day.
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Requirements
- Mindestens vier Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Science oder Machine Learning
- MLOps-Verständnis im Einsatz von Kubernetes, Docker, Git, CI/CD und Cloud-Plattformen wie Azure
- Erfahrung im Designen und Trainieren von ML-Modellen
- Sehr gute Kenntnisse des Python-Data-Toolkits (Pandas/Polars, XGBoost, Scikit-learn, Plotly)
- Solide Software-Engineering-Skills und wartbarer, produktionsreifer Code
- Umgang mit Data Pipelines, idealerweise mit Databricks oder vergleichbar
- Studium in einer MINT-Disziplin oder vergleichbare Qualifikation
- Teamplayer und technische Themen zielgruppengerecht erklären
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Tasks
- MLOps-Lösungen mit Software-Engineering-Teams entwickeln
- Prognose- und Klassifikationsmodelle kontinuierlich betreiben und evaluieren
- ETL-Pipelines für eventbasierte Datensysteme aufbauen
- Daten für Modelltraining und Analyse aufbereiten
- Datensätze erzeugen, analysieren und bereitstellen
- Dashboards zur Datenvisualisierung erstellen
- Eng mit Stakeholdern aus Logistik, Warehouse und Operations zusammenarbeiten
- Bedarfe der Stakeholder verstehen und Lösungen entwickeln
Work Experience
- 4 years
Education
- Bachelor's degree
Languages
- German – Business Fluent
- English – Business Fluent
Tools & Technologies
- Kubernetes
- Docker
- Git
- CI/CD
- Azure
- Pandas
- Polars
- XGBoost
- Scikit-learn
- Plotly
- Databricks
Benefits
Flexible Working
- Flexible Arbeitszeiten
Public Transport Subsidies
- Job-Ticket
Company Bike
- Business-Bike
Snacks & Drinks
- Freigetränke
Learning & Development
- Persönliche Learning Journey
Mentorship & Coaching
- Buddy Programm
Modern Equipment
- Moderne Technik
Team Events
- Team- und Networking-Events
Corporate Discounts
- Corporate Benefits
Purpose-Driven Work
- Blutspenden während der Arbeitszeit
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About the Company
flaschenpost SE
Industry
Logistics
Description
Das Unternehmen ist ein Sofortlieferdienst für Getränke und Lebensmittel und ist in nahezu allen Metropolregionen Deutschlands vertreten.
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