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

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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-Lösungen
  
  


• 
  Du entwirfst und entwickelst eine State-of-the-art Daten- und AI-Plattform auf AWS und Snowflake
  
  


• 
  Architektur, Implementierung und Optimierung robuster Daten- und ML-Pipelines
  
  


• 
  Aufbau, Skalierung und Wartung von ML/AI-Anwendungen auf AWS und Snowflake
  
  


• Du 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 bereitzustellen
  
  


• 
  Du verbesserst kontinuierlich die Stabilität, Leistung und Automatisierung der Datenplattform
  
  


• Nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung skalierbarer ML-Pipelines
  
  


• 
  Starke Kenntnisse der Prinzipien von Machine Learning und von MLOps-Praktiken
  
  


• 
  Fundierte Kenntnisse im Aufbau von Batch- und Streaming-ELT-Pipelines, Data Warehouses und/oder Data Lakes
  
  


• Du beherrschst mindestens eine relationale Datenbanktechnologie und ein ELT-Framework
  
  


• 
  Praktische Erfahrung mit Cloud-Infrastrukturen, idealerweise AWS und SageMaker
  
  


• 
  Erfahrung mit Snowflake und vorzugsweise Snowflake ML
  
  


• 
  Gute Kenntnisse in PySpark, dbt oder ähnlichen Tools für die Pipeline-Entwicklung
  
  


• 
  Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python und SQL
  
  


• 
  Vertrautheit mit CI/CD-Tools (z. B. GitLab)
  
  


• 
  Hands-on Erfahrung mit Gen AI und Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  
  


• Kenntnisse über Datensicherheit und Datenschutzbestimmungen
  
  


• Growth Mindset mit der Fähigkeit zu lernen, sich anzupassen und Wissen zu teilen
  
  


• 
  Fließend in Englisch und Deutsch
  
  

Benefits:

• 
  


• 
  30 Tage Urlaub
  
  


• 
  Flexible Arbeitszeiten & mobile work (50% pro Woche vor Ort)
  
  


• 
  Berufsunfähigkeitsversicherung und betriebliche Altersvorsorge
  
  


• 
  Kinderbetreuungszuschuss
  
  


• 
  Bezuschusste Kantine
  
  


• 
  50 EUR/ netto monatlich über Spendit
  
  


• 
  Zugang zur hauseigenen Kantine
  
  


• 
  Health-Programm mit wöchentlichem Yoga- und Massageangebot
  
  

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. xfmxmju Lebenslauf, sowie deiner Gehaltsvorstellung und frühestmöglichem Eintrittsdatum z.Hd. Markus Grossmann.

Weitere Informationen erhältst du auch telefonisch unter der Rufnummer oder per Email an