Job
In dieser Rolle entwickelst und optimierst du Datenpipelines, implementierst MLOps-Praktiken und arbeitest mit Azure-Technologien, um hochwertige Datenlösungen für KI-Modelle bereitzustellen und deren Lebenszyklus zu verwalten.
Job-Technologien
Deine Rolle im Team
- Als Machine Learning Engineer (MLOps) hilfst du, komplexe Daten in verlässliche Erkenntnisse umzuwandeln, die klügere Entscheidungen fördern.
- Du entwirfst und optimierst Datenpipelines sowie MLOps-Workflows, die Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse verwandeln.
- Mit modernen Azure-Technologien, einschließlich Azure Databricks, stellst du zuverlässige, sichere und hochwertige Daten während des gesamten Lebenszyklus sicher.
- Durch das Überwachen, Verbessern und Dokumentieren von Datenlösungen hilfst du, unsere Analyse- und KI-Anwendungen reibungslos am Laufen zu halten.
- Du arbeitest mit Data Scientists, Data Engineers und Softwareentwicklern zusammen, um Datenpipelines zu entwerfen, aufzubauen und zu warten.
- Du implementierst MLOps-Praktiken, um die Einführung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen zu optimieren.
- Du entwickelst und optimierst ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) zum Aufnehmen, Verarbeiten und Umwandeln von Rohdaten in nutzbare Formate.
- Du arbeitest eng mit Azure-Diensten zusammen, einschließlich Azure Databricks.
- Du gewährleistest die Datenqualität, Zuverlässigkeit und Sicherheit während des gesamten Datenlebenszyklus.
- Du überwachst Datenpipelines, identifizierst und behebst Störungen und stellst so einen reibungslosen Betrieb sicher.
- Du verfolgst die Datenherkunft und pflegst die Dokumentation für Datenressourcen.
- Du nimmst an Code-Reviews teil und trägst zu Best Practices für Data Engineering und MLOps bei.
Unsere Erwartungen an dich
Ausbildung
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet.
Qualifikationen
- Starke Programmierkenntnisse in Python und SQL.
- Vertrautheit mit Azure-Diensten, insbesondere Azure Databricks und Azure Data Factory.
- Kenntnis der MLOps-Prinzipien und -Praktiken.
- Hintergrund in Softwareentwicklung und Versionskontrolle (Git).
- Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten und Liebe zum Detail.
- Effektive Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten.
- Vertrautheit mit Feature-Engineering und Serving von Vorteil.
- Verständnis von Datenverwaltung und Zugriffskontrollen von Vorteil.
Erfahrung
- Erfahrung mit Big-Data-Technologien wie Hadoop und Spark.
- Erfahrung mit der Databricks-Plattform von Vorteil.
- Erfahrungen in der Zustandsüberwachung oder in anderen Bereichen der physischen Datenverarbeitung von Vorteil.
Unser Angebot
- Eine verantwortungsvolle Rolle mit erheblicher kreativer Freiheit.
- Arbeit an technisch anspruchsvollen und zukunftsorientierten Produkten.
- Enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Experten aus den Bereichen Hardware, Software und Cybersicherheit.
- Internationales Umfeld mit kurzen Entscheidungswegen.
- Gelegenheit, Führungsverantwortung im Rahmen deiner beruflichen und persönlichen Entwicklung zu übernehmen.
- Gelegenheit, an Spitzenprojekten an der Schnittstelle von Data Engineering und maschinellem Lernen zu arbeiten.
- Kooperatives und inklusives Arbeitsumfeld.
- Wettbewerbsfähiges Vergütungs- und Leistungspaket.
- Möglichkeiten zum beruflichen Wachstum und zur Weiterentwicklung.
- Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Möglichkeiten.
- Attraktives Vergütungspaket mit steuerfreien Leistungen (z. B. Sodexo-Essensgutscheine und Kraftstoffgutscheine).
- Höhenverstellbare Schreibtische in kleinen Büros (2-3 Personen).
- Starkes Engagement für Nachhaltigkeit (Solarenergie, Abfalltrennung, Obstwiese usw.).
- Fahrradleasing über BusinessBike.
- Tischfußball und Tischtennis in den Pausen.
- Unvergessliche Firmenfeiern.
Benefits
Work-Life-Integration
Themen, mit denen du dich im Job beschäftigst
Job-Standorte
Das ist dein Arbeitgeber
Prognost Systems GmbH entwickelt innovative Online-Zustandsdiagnosesysteme für rotierende Maschinen und ist führend in der segmentierten Schwingungsanalyse. Das Unternehmen bietet maßgeschneiderte Lösungen für den Maschinenschutz und die Zustandsüberwachung.
- Etablierte Firma
- Onsite, Hybrid
- Maschinenbau, Anlagenbau
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