Data Engineer / Machine Learning Engineer (w/d/m)
Was dich erwartet:
- Als Data/ML Engineer (w/d/m) bei codecentric kümmerst du dich um alle Prozesse rund um die Generierung, Speicherung, Pflege, Aufbereitung, Anreicherung und Weitergabe großer Datenmengen.
- Du sorgst dafür, dass verschiedene Datenquellen und -senken durch wohldefinierte Interfaces „angezapft“ werden können. Die entwickelten Modelle sollen auch auf großen Datenmengen funktionieren.
- Du bist erst zufrieden, wenn der Recommender oder die ML-Applikation beim Kunden erfolgreich deployed wurde.
- Du hast bei allem, was du tust, die Skalierbarkeit, Bedienbarkeit und Wartbarkeit des Systems im Hinterkopf.
- Du erklärst Kunden die technische Welt jenseits von Buzzwords und Hype, verargumentierst Entscheidungen und hilfst den Kunden, ihre Datenstrategie umzusetzen.
- Du arbeitest eng mit Data Scientists, den Fachbereichen des Kunden und dem Entwicklungsteam zusammen.
Das solltest du mitbringen:
- Professionelle Programmierkenntnisse in Python, Java oder Scala
- Fundiertes Wissen in einem oder mehreren dieser Bereiche:Frameworks zur Batch- und Streamverarbeitung (z. B. Apache Spark, Flink, Kafka), Erfahrung im Umgang mit SQL- & NoSQL-Datenbanken und/oder Object-Based Data Lakes, Machine-Learning-DevOps & -Deployment (z. B. dvc, ml-flow, ONNX), Cluster-Manager (z. B. Hadoop YARN, Kubernetes oder Mesos) & Automatisierung (z. B. mit Docker oder Airflow)
- Idealerweise Berührungspunkte mit ML-Lösungen der großen Cloud-Anbieter wie AWS Sagemaker, Google ML Engine oder Azure ML Service
- Grundkenntnisse in bekannten ML/AI-Frameworks (z. B. Scikit-Learn, Caffe, TensorFlow oder Keras)
- Kenntnisse in Python Data Stack (z. B. Pandas, NumPy, Jupyter Notebook) sind willkommen aber nicht notwendig
- Data-Science-Verfahren und -Probleme, wie zum Beispiel Time Series Analysis, Natural Language Processing, Computer Vision, Reinforcement Learning und Feature Engineering, sind dir nicht fremd.
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