Data Engineer - Recommendation Systeme (m/w/d)

Data Engineer - Recommendation Systeme (m / w / d) Für den Ausbau unseres Teams in München suchen wir ab sofort eine : n Data Engineer - Recommendation Systeme (m / w / d) Hast Lust, in einem innovativen Team an der Weiterentwicklung und Optimierung unserer inhalts- und nutzerbasierten Empfehlungsalgorithmen zu arbeiten?

Diese kontinuierlich weiterzuentwickeln, indem du neue Ideen ausprobierst und Hypothesen testest? Was dich erwartet : Du entwickelst neue Deep Learning Architekturen, trainierst neue Modelle und bringst diese in produktiven Betrieb Du entwirfst und implementierst robuste Datenpipelines zur Unterstützung von Recommendation Systemen Du analysierst Daten, um bestehende Recommender-Modelle kontinuierlich zu verbessern Du entwickelst skalierbare Microservices Du skalierst und optimierst die Infrastruktur , um eine hohe Verfügbarkeit und Leistung zu gewährleisten Du sammelst und analysierst Feedback-Daten und berichtest die Ergebnisse an relevante Stakeholder Du konzipierst technische Umsetzungen für neue Anforderungen und definierst Schnittstellen Du teilst neue Konzepte und Ideen im Team, um Innovationen zu fördern.

Was wir dir bieten : Eine gemeinsame wertvolle Vision : den lokalen Journalismus weiterhin pluralistisch und unabhängig zu gestalten und damit die Meinungsvielfalt in der Gesellschaft zu fördern Es warten auf dich spannende und verantwortungsvolle Herausforderungen im Digitaljournalismus in einem dynamisch wachsenden Medienhaus im Herzen von München, wo du interdisziplinär arbeiten und top-aktuelles Wissen im Bereich Online-Medien sammeln kannst Wir bieten dir ein angenehmes Betriebsklima mit agilen, kreativen und motivierten Kollegen, bei denen der wertschätzende Umgang einen hohen Stellenwert genießt Ein umfassendes Onboarding mit Durchlauf aller relevanter Stationen und jede Menge Weiterbildung und Coaching , z.

B. durch unsere ID Academy Good to know : Flache Hierarchien in einer transparenten und agilen Unternehmenskultur, 30 Tage Urlaub, freie Systemauswahl, flexible Arbeitszeitmodelle, Sabbaticals, Working abroad, Mitarbeiterrabatte (corporate benefits), Bikeleasing, Zuschüsse für die Inhouse-Kantine, betriebliche Altersvorsorge und Firmenevents Was du mitbringst : Du hast ein abgeschlossenes Studium mit IT- oder Daten-Bezug, bspw.

Informatik, Data Science, Mathematik, Statistik oder eine vergleichbare Qualifikation Erste Berufserfahrung als Data Engineer und / oder Data Scientist sind von Vorteil Du verfügst über ein breites Grundlagenwissen in Data Engineering, Datenanalyse, Modellierung und Multi-armed Bandits Du hast sehr gute Kenntnisse in der Anwendung von Recommendation Engines, Collaborative Filterung und Graph Systeme sowie in Machine Learning Anwendungssichere Kenntnisse über Datenbanksysteme und -werkzeuge sowie Programmiersprachen, bspw.

Python, Java, GSQL zeichnen dich aus Du bist vertraut mit den Methoden der agilen Produktentwicklung (Kanban, Scrum) Du sprichst fließend Deutsch und Englisch Data Engineer - Recommendation Systeme (m / w / d) das klingt nach dir?

Bewirb dich einfach online bei uns. Schick uns deinen CV als PDF oder melde dich bei deinem persönlichen Ansprechpartner.

Für uns ist es entscheidend, mehr über dich und deinen Lebenslauf zu erfahren. Dein Ansprechpartner : Christian Celikovic Dir ist noch etwas unklar?

Deinen Ansprechpartner Christian Celikovic erreichst du einfach per E-Mail christian.celikovic AT ippen-digital.de oder unter +49 89 541 984 07 .

Über Ippen Digital Für über 80 Portale entwickelt Ippen Digital digitale Publishing-Produkte. Ob regionaler Verlag oder Special-Interest-Themen wir haben eine Lösung für ihren Online-Auftritt.

Damit sind wir die führende Plattform und bieten dazu Technik, Redaktion und Sales aus einer Hand. Unser Erfolgsgeheimnis : Neue Ideen, ungewöhnliche Denkansätze und ständiger Austausch.

Zusätzliche Informationen Stadt München Art der Stelle Vollzeit Eintrittsdatum Ab sofort Verantwortlich Christian Celikovic Referenznummer YF-15382 (in der Bewerbung bitte angeben)