Job
- Level
- Erfahren
- Job Feld
- Data, Application
- Anstellung
- Teilzeit / Vollzeit
- Vertragsart
- Befristetes Dienstverhältnis
- Ort
- Hamburg, Potsdam, Würzburg, Essen, Landshut, Hannover
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
Job Zusammenfassung
In dieser Position entwickelst du Machine-Learning-Modelle zur Optimierung von Predictive Maintenance, betreust ETL-Pipelines in Databricks und kümmerst dich um Monitoring und Qualitätssicherung der ML-Lösungen.
Job Technologien
Deine Rolle im Team
- Du willst Mehrwert durch Daten in produktiven Lösungen generieren? Bei uns bist Du Teil eines agilen Produktteams und arbeitest an der Weiterentwicklung und dem Betrieb einer Machine-Learning-Lösung, die mit Daten die Verwaltung und Pflege von Assets im Netzgeschäft optimiert.
- In Deiner Rolle entwickelst, stabilisierst und betreibst Du ein produktives KI-/Machine-Learning-Produkt inklusive Monitoring im Umfeld Predictive Maintenance.
- Bei Feature Engineering, Retraining, Evaluation und Qualitätssicherung von ML-Modellen bringst Du Dich aktiv ein.
- Die Betreuung und Optimierung von ML- und Datenpipelines in Databricks übernimmst Du inklusive Jobs, Workflows, Cluster-Management und Fehleranalyse.
- Bestehende Datenverarbeitungsstrecken entwickelst Du weiter, insbesondere mit Python, PySpark/Spark SQL, Delta Lake sowie SAP-/GIS-Datenquellen, REST-Schnittstellen und SQL-Datenbanken.
- In enger Abstimmung mit Fachbereich, IT, Data Science und Betrieb sorgst Du für saubere Dokumentation und nachvollziehbare Übergaben.
Unsere Erwartungen an dich
Ausbildung
- Ein abgeschlossenes Hochschulstudium in einer quantitativen Disziplin wie Data Science, KI, Informatik, Mathematik oder Physik oder eine vergleichbare Qualifikation bringst Du mit.
Qualifikationen
- Mit Cloud-nahen Datenplattformen, vorzugsweise Azure, Delta Lake, Unity Catalog, Blob Storage und SQL-Datenbanken, bist Du vertraut.
- Berührungspunkte mit Machine Learning, etwa Feature Engineering, Modellbewertung oder Retraining, sowie ein grundlegendes Verständnis technischer Betriebsaspekte bringst Du mit.
- Du arbeitest strukturiert, übernimmst Verantwortung für eigene Tasks und kannst technische Sachverhalte verständlich vermitteln.
- Sehr gute Deutschkenntnisse (C1) sowie gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden Dein Profil ab.
Erfahrung
- Sehr gute praktische Kenntnisse in Python sowie PySpark/Spark SQL zeichnen Dich aus, idealerweise mit Erfahrung im produktiven Einsatz von Databricks.
- Erfahrung im Aufbau, Betrieb und der Weiterentwicklung von ETL-/ELT-Pipelines, bevorzugt mit SAP-/GIS-Daten, REST-APIs oder externen SQL-Datenbanken, hast Du bereits gesammelt.
Unser Angebot
- Die Position ist bis zum 31.12.2027 befristet.
- Flexible Arbeitszeiten, 37h-Woche und 30 Tage Urlaub, Kombination aus Home-Office und Vor-Ort-Präsenz.
- Reisezeiten sind bei uns bezahlte Arbeitszeit.
- Elternzeit für Mütter und Väter ist bei uns völlig normal.
- Wir bieten zahlreiche interne Gesundheitsangebote, eine hochwertige Kantine mit vergünstigten Essenspreisen und Zugriff auf den Familienservice (z.B. zur Unterstützung bei der Suche nach Kinderbetreuungsmöglichkeiten).
- Nutze 'Workation' und arbeite bis zu 20 Tage/Jahr aus dem europäischen Ausland.
- Attraktive tarifliche Vergütung - Weihnachtsgeld - Erfolgsabhängige Vergütung - Vermögenswirksame Leistungen - Betriebliche Altersversorgung - Eine weltweit gültige Gruppenunfallversicherung.
Benefits
Gesundheit, Fitness & Fun
Work-Life-Integration
- 🏖️Workation
- 🍼Kinderbetreuung
- 🅿️Mitarbeiterparkplatz
- ⏸Bildungskarenz/Auszeit
- 🏠Home Office
- ⏰Flexible Arbeitszeiten
Mehr Netto
Essen & Trinken
Themen mit denen du dich im Job beschäftigst
Job Standorte
Das ist dein Arbeitgeber
E.ON
E.ON ist ein internationales privates Energieunternehmen, das sich auf die neue Energiewelt konzentriert und darauf, das Leben der Menschen zu verbessern. Mit intelligenten Energienetzen und innovativen Kundenlösungen fokussieren wir uns ganz auf die neue Energiewelt – und darauf, das Leben der Menschen zu verbessern.
Description
- Unternehmenstyp
- Etablierte Firma
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
- Branche
- Energiewirtschaft, Umwelt
Dev Reviews
by devworkplaces.com
Gesamt
(1 Bewertung)3.3
Culture
3.5Workingconditions
4.0Career Growth
3.2Engineering
2.7
Machine Learning Engineer - Predictive Maintenance & MLOps
- Ort
- Hamburg, Potsdam, Würzburg, Essen, Landshut, Hannover
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
- Diversität
- Für alle Personen geeignet (m/w/d)
