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Junior Machine Learning Consultant (m/w/d) - Datenbankentwicklung/BI, Ingenieur

Reply Deutschland SE
Bremen, DE
Diese Stelle ist in deinem Land nicht verfügbar.

Aufgaben

  • Beratung mit Kunden, um deren Geschäftsziele und Anforderungen an maschinelles Lernen zu verstehen
  • Du bist maßgeblich daran beteiligt, wenn wir spannende Lösungen in den Bereichen Datenanalyse- und Machine Learning entwickeln und vorantreiben
  • Du entwirfst und entwickelst cloudbasierte Lösungen für maschinelles Lernen unter Verwendung von AWS-, GCP- und / oder Azure-Diensten und -Tools
  • Entwickle in Kooperation mit unseren Kunden innovative Use Cases und setze sie im Anschluss mit Hilfe von funktionsübergreifenden Teams zur Implementierung von Modellen und Algorithmen für maschinelles Lernen um
  • Über die neuesten Trends und Fortschritte bei Cloud-basierten Technologien hälst du dich auf dem Laufenden, insbesondere bei AWS und Azure
  • Du hast immer ein Auge auf die Optimierung und strategischen Entscheidungen und übernimmst die Verantwortung für die Umsetzung der vorgeschlagenen Lösungen um Datenressourcen nutzbar zu machen und gewinnbringend einzusetzen

Benefits

  • Regelmäßige und systematische (externe und interne) Weiterbildungsmöglichkeiten. Profitiere von unserem Team, Lernressourcen, Hackathons und mehr, um deine technische Entwicklung voranzutreiben und eine Präsenz in der Machine-Learning-Community zu haben (interdisziplinäres Arbeiten und Schulungen in den Bereichen Data Engineering, Cloud-Architektur und Data Science)
  • Zugang zu branchenübergreifenden Projekten (große und mittelständische Unternehmen aus den Bereichen Banken, Versicherungen, Automotive, Einzelhandel usw.)
  • Branchenführenden Kooperationen in den Bereichen Cloud, BI und AutoML
  • Arbeit in einer offenen, flachen Umgebung, innerhalb eines breiten Reply-Netzwerks zum Wissensaustausch
  • Preisgekrönte Büroräume in der Münchner Innenstadt mit Zugang zur Stammstrecke
  • Fahrkarte für öffentliche Verkehrsmittel mit Deutschlandticket
  • Zuschuss zu einer Fitnessstudio-Mitgliedschaft in einem Fitnessstudio der Wahl
  • Flexible Arbeitsumgebung zwischen Kunden, Reply-Büro und Remote-Arbeit

Qualifikationen

  • Du möchtest nach deinem erfolgreich abgeschlossenen Studium der (Wirtschafts-) Informatik, Mathematik oder Physik voll durchstarten
  • Erste Projekterfahrung, entweder durch Praktika oder ähnliche Unternehmenserfahrung, bei der Entwicklung komplexer Cloud-basierter Lösungen
  • Erste Erfahrungen im Machine Learning Umfeld, mit künstlicher Intelligenz und Cloud sind von Vorteil
  • Du bringst grundlegendes Know-how in Cloud (AWS, GCP oder Azure) und Big Data mit
  • Tiefergehende Kenntnisse in folgenden High Level Programmiersprachen : Scala, Java, Python und SQL
  • Die Fähigkeit, analytische Ergebnisse überzeugend zu kommunizieren und dem Management zu präsentieren
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
  • Wir decken den gesamten Lebenszyklus von Daten, über Cloud-Infrastruktur, Data Engineering, Data Analytics, Visualisierung bis hin zu ML Engineering und MLOps ab.

Interesse / Erfahrung in einigen dieser Bereiche sind von Vorteil

Über Machine Learning Reply

Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen.

Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen.

Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien.

Mit dem Machine Learning Incubator bietet das Unternehmen ein Programm zur Ausbildung der nächsten Generation von Entscheidungsträgern, Data Scientists und Entwicklern an.

Vor 4 Tagen
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