• Karriere
  • Data Engineer / Machine Learning Engineer (w/d/m)
  • Data Engineer / Machine Learning Engineer (w/d/m)

Data Engineer / Machine Learning Engineer (w/d/m)

Bundesweit

Direkt bewerben

Zusammenfassung

Bei uns stehen die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mit ihren individuellen Zielen, Vorstellungen und Stärken im Vordergrund. Somit gestaltest du deine Karriere und Rolle proaktiv mit. Wenn du dich mit der folgenden Positionsbeschreibung zum größten Teil identifizieren kannst, dann freuen wir uns auf deine Bewerbung.

Was dich erwartet

    • Als Data/ML Engineer (w/d/m) bei codecentric kümmerst du dich um alle Prozesse rund um die Generierung, Speicherung, Pflege, Aufbereitung, Anreicherung und Weitergabe großer Datenmengen.
    • Du sorgst dafür, dass verschiedene Datenquellen und -senken durch wohldefinierte Interfaces „angezapft“  werden können. Die entwickelten Modelle sollen auch auf großen Datenmengen funktionieren.
    • Du bist erst zufrieden, wenn der Recommender oder die ML-Applikation beim Kunden erfolgreich deployed wurde.
    • Du hast bei allem, was du tust, die Skalierbarkeit, Bedienbarkeit und Wartbarkeit des Systems im Hinterkopf.
    • Du erklärst Kunden die technische Welt jenseits von Buzzwords und Hype, verargumentierst Entscheidungen und hilfst den Kunden, ihre Datenstrategie umzusetzen.
    • Du arbeitest eng mit Data Scientists, den Fachbereichen des Kunden und dem Entwicklungsteam zusammen.

Das solltest du mitbringen

    • Professionelle Programmierkenntnisse in Python, Java oder Scala
    • Fundiertes Wissen in einem oder mehreren dieser Bereiche:

      Frameworks zur Batch- und Streamverarbeitung (z. B. Apache Spark, Flink, Kafka), Erfahrung im Umgang mit SQL- & NoSQL-Datenbanken und/oder Object-Based Data Lakes, Machine-Learning-DevOps & -Deployment (z. B. dvc, ml-flow, ONNX), Cluster-Manager (z. B. Hadoop YARN, Kubernetes oder Mesos) & Automatisierung (z. B. mit Docker oder Airflow)

    • Idealerweise Berührungspunkte mit ML-Lösungen der großen Cloud-Anbieter wie AWS Sagemaker, Google ML Engine oder Azure ML Service

    • Grundkenntnisse in bekannten ML/AI-Frameworks (z. B. Scikit-Learn, Caffe, TensorFlow oder Keras)

    • Kenntnisse in Python Data Stack (z. B. Pandas, NumPy, Jupyter Notebook) sind willkommen aber nicht notwendig

    • Data-Science-Verfahren und -Probleme, wie zum Beispiel Time Series Analysis, Natural Language Processing, Computer Vision, Reinforcement Learning und Feature Engineering, sind dir nicht fremd.

Unsere Auszeichnungen

Dein Kontakt

Katharina Land

Marina Wottschal

Michael Treiling

Olga Spivak

Jetzt direkt online bewerben

Du erhältst spätestens nach einer Woche eine Antwort!

Unsere Standorte

Mach dir selbst ein Bild davon, wo und mit wem du in Zukunft arbeiten könntest.

Standorte ansehen

Jetzt bewerben

Bitte wähle das gewünschte Stellenprofil aus der Liste der verfügbaren Angebote aus.
Bitte wähle deinen gewünschten Standort aus. Mehrfachnennung möglich.
Bitte füge deine Bewerbung ​als eine​ PDF-​Datei​ hinzu. Bitte lade nur​ eine​ PDF-Datei bis max. 10 MB hoch.​
Upload
Um deine Bewerbung verarbeiten zu können, müssen wir deine Daten speichern. Du kannst jederzeit auch nach dem Versenden deiner Bewerbung der Datenspeicherung widersprechen.

Cookies erleichtern die Bereitstellung unserer Dienste. Mit der Nutzung unserer Dienste erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Cookies verwenden. Weitere Informationen

Hinweis: In Ihrem Browser ist JavaScript deaktiviert. Für eine bessere und fehlerfreie Nutzung dieser Webseite, aktivieren Sie bitte JavaScript in Ihrem Browser.