Machine Learning Engineer (m/w/d) - Predictive Maintenance & MLOps

Über diesen Job

Du willst Mehrwert durch Daten in produktiven Lösungen generieren? Bei uns bist Du Teil eines agilen Produktteams und arbeitest an der Weiterentwicklung und dem Betrieb einer Machine-Learning-Lösung, die mit Daten die Verwaltung und Pflege von Assets im Netzgeschäft optimiert.

Eine Aufgabe, die herausfordert

• Produktentwicklung und Betrieb: In Deiner Rolle entwickelst, stabilisierst und betreibst Du ein produktives KI-/Machine-Learning-Produkt inklusive Monitoring im Umfeld Predictive Maintenance.
• Modellunterstützung: Bei Feature Engineering, Retraining, Evaluation und Qualitätssicherung von ML-Modellen bringst Du Dich aktiv ein.
• Daten- und ML-Pipelines: Die Betreuung und Optimierung von ML- und Datenpipelines in Databricks übernimmst Du inklusive Jobs, Workflows, Cluster-Management und Fehleranalyse.
• Datenverarbeitung: Bestehende Datenverarbeitungsstrecken entwickelst Du weiter, insbesondere mit Python, PySpark/Spark SQL, Delta Lake sowie SAP-/GIS-Datenquellen, REST-Schnittstellen und SQL-Datenbanken.
• Zusammenarbeit und Übergaben: In enger Abstimmung mit Fachbereich, IT, Data Science und Betrieb sorgst Du für saubere Dokumentation und nachvollziehbare Übergaben.

Ein Background, der überzeugt

• Qualifikation: Ein abgeschlossenes Hochschulstudium in einer quantitativen Disziplin wie Data Science, KI, Informatik, Mathematik oder Physik oder eine vergleichbare Qualifikation bringst Du mit.
• Technische Erfahrung: Sehr gute praktische Kenntnisse in Python sowie PySpark/Spark SQL zeichnen Dich aus, idealerweise mit Erfahrung im produktiven Einsatz von Databricks.
• Datenpipelines: Erfahrung im Aufbau, Betrieb und der Weiterentwicklung von ETL-/ELT-Pipelines, bevorzugt mit SAP-/GIS-Daten, REST-APIs oder externen SQL-Datenbanken, hast Du bereits gesammelt.
• Plattform- und Cloud-Know-how: Mit Cloud-nahen Datenplattformen, vorzugsweise Azure, Delta Lake, Unity Catalog, Blob Storage und SQL-Datenbanken, bist Du vertraut.
• Machine Learning & Betrieb: Berührungspunkte mit Machine Learning, etwa Feature Engineering, Modellbewertung oder Retraining, sowie ein grundlegendes Verständnis technischer Betriebsaspekte bringst Du mit.
• Arbeitsweise und Kommunikation: Du arbeitest strukturiert, übernimmst Verantwortung für eigene Tasks und kannst technische Sachverhalte verständlich vermitteln.
• Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutschkenntnisse (C1) sowie gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden Dein Profil ab.

Ein Umfeld, das begeistert

• Wir-Gefühl: Modernes Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien, agilen Methoden und einer gelebten Du-Kultur.
• Persönliche Entfaltung: Förderung eigenverantwortlichen Handelns, breit gefächerte Weiterbildungsmöglichkeiten und Arbeit mit neuesten Technologie-Trends.
• Work-Life-Balance: Flexible Arbeitszeiten, 37h-Woche, 30 Tage Urlaub, hybrides Arbeiten, bezahlte Reisezeiten, Elternzeit-Unterstützung, Gesundheitsangebote und Workation-Option.
• Finanzielle Sicherheit: Attraktive tarifliche Vergütung, Weihnachtsgeld, erfolgsabhängige Vergütung, vermögenswirksame Leistungen, betriebliche Altersvorsorge und Gruppenunfallversicherung.

Was du sonst noch wissen solltest

• Standort: Hannover, Essen, Hamburg, Landshut, Potsdam, Würzburg
• Beschäftigungsart: Befristet, Teil- oder Vollzeit
• Abteilung: PT-D
• Funktionsbereich: IT/Digitalisierung
• Arbeitsmodell: Hybrid
• Startzeitpunkt: ab sofort

Mit unserer offenen und wertschätzenden Unternehmenskultur heißen wir alle Menschen willkommen. Die Integration von Menschen mit Behinderung entspricht unserem Selbstverständnis.