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Schwarz Digits

Software Engineer for AI Forecasting (m/w/d)

Stellenbeschreibung:

Du hast ein abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Statistik oder einer vergleichbaren Fachrichtung. Du hast eine fundierte Praxis in Python, mit einem starken Fokus auf sauberen, effizienten, wartbaren und absolut produktionsreifen Code. Du verfügst über nachgewiesene Erfahrung im Umgang mit Distributed-Computing-Frameworks wie Kubernetes oder Apache Spark. Du hast Hands-on Know-how im Design und der Implementierung von Cloud-Native-Anwendungen sowie praktische Erfahrung mit mindestens einem großen Cloud-Provider (z. B. GCP, Azure). Du besitzt ein tiefes Verständnis für Software-Engineering Best Practices: Versionskontrolle (z. B. Git), Testing und CI/CD-Pipelines gehören zu deinem Handwerkszeug. Du hast bereits erfolgreich robuste KI/ML-Systeme für den Produktionseinsatz konzipiert und ausgerollt ist ein großes Plus. Gute Kenntnisse in grundlegenden KI- und Machine-Learning-Methoden, inklusive Supervised/Unsupervised Learning, Optimierungsalgorithmen und Deep Learning sind ebenfalls von Vorteil. Du hast sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse (C1-Niveau). Einleitungstext Schwarz Digits schafft das technologische Fundament für digitale Entscheidungsfreiheit in Europa. Als IT- und Digitalsparte der Schwarz Gruppe entwickeln und verantworten wir einerseits die IT-Infrastrukturen für die Handelssparten Lidl und Kaufland sowie die Schwarz Produktion und PreZero. Gleichzeitig agieren wir als unabhängiger Anbieter am externen Markt, um Unternehmen in ganz Europa bei ihrer digitalen Transformation zu unterstützen. Unsere Kernleistungen bündeln wir in den Bereichen Cloud, Cyber Security, Data
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    07 Apr 2026
  • Standort:

    Sindelfingen

    Einsatzort:

    Germany (best effort, inferred from text)
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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