Dein Beitrag zum Glück:

• Du bist für das Entwerfen, Entwickeln und Implementieren von ML-basierten Lösungen in einer produktionsbereiten Umgebung unter Verwendung bewährter MLOps-Praktiken zuständig.
• Gemeinsam mit dem Data Engineering Team sorgst du dafür ML-Modelle in bestehende Systeme zu integrieren und Workflows zu optimieren.
• Weiters stellst du die Skalierbarkeit, Stabilität und Performance von ML-Modellen sicher und kümmerst dich um die Überwachung und Verbesserung der Modelle (inkl. Monitoring und Fehlerbehebung).
• Strukturiertes, agiles Arbeiten sowie sorgfältiges Testen nach dem Mehr-Augen-Prinzip und eine saubere fachliche wie technische Dokumentation des Codes sind dir wichtig.
• Zudem bist du stets am Puls der Zeit, behältst Trends und neue Technologien im Auge und gewährleistest die kontinuierliche Verbesserung der Modelltrainings- und Deployment-Prozesse.

Darum bist du unser Gewinn:

• Abgeschlossene Ausbildung mit IT-Background (HTL/FH/Uni, etc.) 
• Mehrjährige Berufserfahrung in der Entwicklung von ML-Modellen sowie der Anwendung von MLOps-Praktiken wie Modelltraining, Modellversionierung, Continuous Integration und Deployment (CI/CD), automatisiertes Monitoring usw.
• Fundierte Kenntnisse in SQL, PySpark/Python sowie den gängigen Data-Science-Bibliotheken (z.B. scikit-learn, numpy, pandas)
• Know-how im Umgang mit Databricks oder anderen Cloud Plattformen von Vorteil
• Hohes Qualitätsbewusstsein sowie ausgeprägte Teamorientierung
• Sehr gute Deutsch- sowie gute Englisch-Kenntnisse

Mit diesen Technologien arbeiten wir: Databricks (AWS Cloud), Python, PySpark, SQL, dbt, GitLab, MLflow, Jira