Zusätzlich genießt du zahlreiche Social Benefits (Mitarbeiter*innen-Restaurant / Unterstützung für Mittagessen, Inhouse-Pub / Lounge, Gratis-Parkplätze, umfangreiches Sportangebot, zahlreiche Mitarbeiter*innen-Events, Sprachkurse, …) Dein Profil Deine Leidenschaft gilt der Optimierung und Automatisierung komplexer Prozesse Du bist mit gitOps-Ansätzen vertraut und weißt, wie man sie erfolgreich einsetzt Du hast Erfahrung mit Google Cloud (alternativ auch Azure oder AWS) und kennst dich mit Technologien wie VPCs, Google Compute Engine (GCE), Google Kubernetes Engine (GKE) und der Google Ops Suite aus Du bist sicher in Bash und Python unterwegs – Kenntnisse in Golang sind ein Plus Du verfügst über sehr gute Deutsch (min.
Implement best practices for software build, deployment, and maintenanceWork with our infrastructure organization on environment setup, automation, and streamlining the stand up and scale out of infrastructureDevelop and improve our monitoring and alerting systemsAssist with capacity planning and load testing of our applicationsAutomate the deployment of our platform and all the systems it depends onAdministration of AWS/AZURE resources including provisioning, monitoring and maintenanceManage Kubernetes cluster and continuously improve the deployment process of our applicationsWork cross-functionally with Engineering teams to outline the DevOps execution strategy for various projectsDrive automation efforts across the organization utilizing Infrastructure as Code (IaC) using Terraform, Configuration Management, and Continuous Integration (CI) such as Jenkins / Continuous Delivery (CD)Bachelor’s Degree in Computer Science, Information Systems, or equivalent experience5-8 years’ experience in IT infrastructure work and expertise on AWS/AZURE platformsStrong knowledge of Docker containers and KubernetesExpertise in Linux Operating Systems, Networking, and Database conceptsPrior exposure to continuous integration/delivery tools like Jenkins/GitHub ActionsExperience with scriptingGood combination of technical and interpersonal skills with strong written and verbal communication; detail-oriented with the ability to work independentlyCertifications in AWS/AZURE and Kubernetes are a plusGerman Language (nice 2 have)We have been developing individual software for banks and insurance companies for more than 10 years.
Lesen Sie weiter… Mit Ihren Kenntnissen aus dem Studium und Ihrer Leidenschaft für das Thema können Sie bei den folgenden Aufgaben Erfahrungen bei uns sammeln: Recherche über die unterschiedlichen Clusterstrukturen Evaluation der geeignetsten Orchestrierungssoftware hinsichtlich Skalierbarkeit und Portabilität Konzeptionierung und Entwicklung des Clusters inklusive Netzwerk und Automatisierungsmöglichkeiten Dokumentation der Ergebnisse Austausch mit Kolleginnen und Kollegen unterschiedlicher Fachabteilungen mehr weniger WAS SIE DAFÜR MITBRINGEN SOLLTEN Immatrikulation im Studiengang Informatik, Elektro- und Informationstechnik, Computer Science, Flug- und Fahrzeuginformatik oder einem vergleichbaren technischen Studiengang Grundlegende Kenntnisse im Bereich Virtualisierung (virtuelle Maschinen/Container) Erfahrungen im Bereich Cloud-Infrastruktur Ausgeprägte technische, analytische und konzeptionelle Fähigkeiten Selbstständige und ergebnisorientierte Denk- und Arbeitsweise mehr weniger WAS WIR IHNEN BIETEN WERDEN Das Honorar beträgt 6.125,00 Euro und wird in monatlichen Abschlägen, abhängig von der Vertragslaufzeit, ausbezahlt Bei sehr guter Bewertung der Abschlussarbeit (Note < 1,5) zusätzlicher Bonus in Höhe von 250,00 Euro Anspruchsvolles Thema und gemeinsame Definition Freie Zeiteinteilung Fachliche Expertise Arbeitgebersubventioniertes Betriebsrestaurant mit vielseitigem Angebot Internationales Umfeld Kostenfreies Fitness-Studio MBDA Studentennetzwerk Wollen Sie mehr über uns als Unternehmen und Arbeitgeber, die verschiedenen Tätigkeitsbereiche oder unsere Werte erfahren?
elasticsearch AWS Python Google BigQuery Google Cloud Platform Numpy Pandas Gitlab What you will do Design and develop innovative algorithms to power a personalized shopping experience, leveraging cutting-edge machine learning techniques Deploy your solutions into production, taking full ownership and ensuring high performance and scalability Combine your data science expertise with a pragmatic, agile approach to find innovative solutions and drive measurable results within a fast-paced environment Challenge the status quo by identifying areas for improvement in existing retrieval and reranking systems, particularly those relying heavily on business logic, and propose data-driven solutions Thrive in a dynamic, fast-paced environment with a flat hierarchy, where your ideas and contributions can make a real difference Who you are Proficiency in Python or experience with at least one scientific computing language (e.g., MATLAB, R, Julia, C++) Strong SQL skills with experience in analytical or transactional database environments Theoretical understanding of machine learning principles, coupled with a hands-on approach to building and iterating on models Proven experience in building and deploying machine learning solutions that deliver tangible business value Strong understanding of data structures, algorithms, and tools for efficiently handling large datasets (e.g. pandas, numpy, dask, arrow, polars, …) Experience designing, building, and managing data pipelines Familiarity with cloud-based model training and serving platforms (e.g., GCP Vertex AI, Amazon SageMaker) Solid understanding of statistical methods for model evaluation Big Data: Experience analyzing large datasets using statistical and machine learning techniques DevOps: Familiarity with CI/CD tools (e.g., GitLab CI/CD, Hashicorp Terraform) is a plus Generative AI: Experience with generative AI and agentic frameworks (e.g., LangChain, ADK, CrewAI, Pydantic AI, …) is a plus Understanding of recommendation, retrieval and reranking systems in e-commerce and retail is a plus Excellent written and verbal communication skills in English Ability to effectively communicate complex machine learning concepts to both technical and non-technical stakeholders Proven ability to collaborate effectively within a team to establish standards and best practices for deploying machine learning models A proactive approach to knowledge sharing and fostering a quick development environment Nice to have Experience with BigQuery Knowledge of time series and (graph) neural network models Familiarity with statistical testing and Gaussian Processes Strong Knowledge of Computer Vision libraries, (e.g. OpenCV, TensorFlow, PyTorch) Experience maintaining Machine Learning pipelines through MLOps frameworks (e.g.