Machine Learning Engineer / Data Engineer mit Fokus auf ML Ops(m/w/d)

Standort: München (2 Tage vor Ort pro Woche)Gehalt: je nach Qualifikation bis zu 93.000 € (Bonus inkludiert)Vertragsform: unbefristete Festanstellung Jobbeschreibung:Unser Kunde sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen erfahrenen ML-Ops Engineer / Data Engineer (m/w/d) zur Unterstützung des Data Engineering Teams, bei der Entwicklung und Umsetzung von Machine Learning Lösungen. Als ML-Ops Engineer / Data Engineer (m/w/d) bei unserem Kunden, trägst du die End-to-End-Verantwortung für ML & ML-Ops im Bereich Data Engineering & Business Intelligence. Geboten wird dir ein dynamisches Arbeitsumfeld, in dem du deine analytischen Fähigkeiten voll ausschöpfen kannst. Du wirst Teil eines engagierten Teams sein, das gemeinsam daran arbeitet, datengetriebene Lösungen zu entwickeln und seinen Kunden ein optimales Erlebnis zu bieten. Dich erwartet eine sehr spannende Aufgabe, viel kreativer Gestaltungsspielraum, sowie eine riesige Menge an Daten. Deine Aufgaben:Du leistest einen Beitrag zur data-driven Strategy des Unternehmens durch die Bereitstellung skalierbarer ML/AI-LösungenDu entwirfst und entwickelst eine State-of-the-art Daten- und AI-Plattform auf AWS und SnowflakeArchitektur, Implementierung und Optimierung robuster Daten- und ML-PipelinesAufbau, Skalierung und Wartung von ML/AI-Anwendungen auf AWS und SnowflakeDu automatisierst ML-Prozesse, einschließlich Pipelines, Deployments und Model Serving (MLOps)Enge Zusammenarbeit mit den Data Science- & BI-Teams, um Self-Service-BI-, Predictive Analytics- und Machine Learning-Lösungen bereitzustellenDu verbesserst kontinuierlich die Stabilität, Leistung und Automatisierung der Datenplattform Requirements:Nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung skalierbarer ML-PipelinesStarke Kenntnisse der Prinzipien von Machine Learning und von MLOps-PraktikenFundierte Kenntnisse im Aufbau von Batch- und Streaming-ELT-Pipelines, Data Warehouses und/oder Data LakesDu beherrschst mindestens eine relationale Datenbanktechnologie und ein ELT-FrameworkPraktische Erfahrung mit Cloud-Infrastrukturen, idealerweise AWS und SageMakerErfahrung mit Snowflake und vorzugsweise Snowflake MLGute Kenntnisse in PySpark, dbt oder ähnlichen Tools für die Pipeline-EntwicklungFortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python und SQLVertrautheit mit CI/CD-Tools (z. B. GitLab)Kenntnisse über Datensicherheit und DatenschutzbestimmungenGrowth Mindset mit der Fähigkeit zu lernen, sich anzupassen und Wissen zu teilenFließend in Englisch und Deutsch Benefits:13 Gehälter30 Tage UrlaubFlexible Arbeitszeiten & mobile work (50% pro Woche vor Ort)Berufsunfähigkeitsversicherung und betriebliche AltersvorsorgeKinderbetreuungszuschussBezuschusste Kantine50 EUR/ netto monatlich über SpenditZugang zur hauseigenen KantineHealth-Programm mit wöchentlichem Yoga- und MassageangebotU.v.m. Das Unternehmen:Unser Kunde ist ein führender Anbieter in Europa im Bereich Omnichannel/E-commerce.Mit circa 1200 Mitarbeitern begeistert unser Kunde mehr als 1,7 Millionen aktive Kund:innen und erwirtschaftete im letzten Geschäftsjahr einen Umsatz von circa 800 Millionen Euro. Wenn du eine Leidenschaft für Machine Learning und Data Engineering hast und gerne in einem innovativen Unternehmen arbeiten möchtest, dann freuen wir uns auf deine Bewerbung. Werde auch DU ein Teil des Teams! Bist du interessiert an dieser Position? Dann bewirb dich gerne einfach mit dem angehängten Online-Link inkl. Lebenslauf, sowie deiner Gehaltsvorstellung und frühestmöglichem Eintrittsdatum z.Hd. Markus Grossmann. Weitere Informationen erhältst du auch telefonisch unter der Rufnummer 01739504928 oder per Email [email protected] Diese Position passt nicht? Kein Problem. Wir haben noch weitere spannende Positionen im Bereich BI, ML, PM's & PO's, Data Science, Data Analytics, Data Engineering & Data Architecture in München für dich! https://www.data-talent.de/jobs