Leitender Azure MLOps-Ingenieur bei hubQuest in hubQuest

Sie sind herzlich eingeladen, der Global Analytics-Einheit unseres Partners beizutreten, einem globalen, zentralisierten Team mit dem Ziel, die datengesteuerte Entscheidungsfindung und die Entwicklung intelligenter Datenprodukte für den täglichen Betrieb zu stärken. 

Derzeit sind wir auf der Suche nach einem Senior Azure MLOps Engineer, da wir unseren Partner bei der Entwicklung der Global Analytics-Einheit unterstützen, einem globalen, zentralisierten Team mit dem Ziel, die datengesteuerte Entscheidungsfindung zu stärken die Entwicklung intelligenter Datenprodukte für den täglichen Betrieb.

Die Essenz des Teams ist ein Innovationsgeist, der das gesamte Unternehmen durchdringt und einen datenorientierten Ansatz in allen Aspekten des Geschäfts fördert. Von Vertrieb und Logistik bis hin zu Marketing und Einkauf waren unsere Smart-Data-Produkte ausschlaggebend für schnelles Wachstum und operative Exzellenz. Da das Team seine Analyselösungen auf globaler Ebene erweitert, sind wir auf der Suche nach einem erfahrenen Senior Azure MLOps Engineer.

Das Global Analytics-Team ist ein vielfältiges Kollektiv aus Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren, Business-Intelligence-Spezialisten und Analytics-Übersetzern mit Präsenz auf drei Kontinenten und fünf Ländern. Sein Ethos dreht sich um die Förderung der Zusammenarbeit, die Förderung von Innovationen und die Gewährleistung von Zuverlässigkeit. Gemeinsam setzen wir uns dafür ein, die gesamte Organisation zu einem führenden Anbieter datengesteuerter Entscheidungsfindung zu machen und dabei die globale Vielfalt zu nutzen, um Herausforderungen zu bewältigen und Werte zu schaffen.

Das Team hat viele Gestaltungsfreiheiten, insbesondere im Einsatz von Werkzeugen und Technologie, aber auch durch die Einführung neuer Konzepte, Lösungen und Arbeitsweisen.

• fortgeschrittener Abschluss in Informatik, Statistik oder einem verwandten MINT-Bereich
• mindestens 5 Jahre Erfahrung in ML-Engineering oder technischer Unterstützung für Datenwissenschaft in ein industrielles oder kommerzielles Umfeld
• nachgewiesene Erfahrung mit Azure-Clouddiensten und -Infrastruktur
• fundierter Hintergrund in der Operationalisierung von Data Science-Projekten mit Azure
• Erfahrung in der Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen
• fortgeschrittene Kenntnisse in Python, mit nützlicher Erfahrung in Django und FastAPI
• Fachwissen in DevOps-Tools und -Methoden wie Docker, Kubernetes und CI/CD Pipelines
• Erfahrung mit Azure DevOps, einschließlich CI/CD-Pipelines und Releases, mit Testplänen als praktische
• Kenntnisse in Git, mit Schwerpunkt auf Trunk-basierter Entwicklung ; Andere Git-Verzweigungsstrategien sind ein nützliches
• solides Verständnis von RDBMS, wobei PostgreSQL ein nützliches
• Erlebnis mit Infrastructure as Code (IaC), insbesondere Bicep, ist
• ausgeprägte Kenntnisse in Bash-Skripting
• Vertrautheit mit Azure Machine Learning, mit Python SDK v2 als „nice-to-have“
• Erfahrung mit Azure App Service, Azure Container Apps, Azure Data Lake Storage und Azure Functions
• ausgeprägte Software-Engineering-Kenntnisse, einschließlich Unit-Tests und objektorientierter Programmierung (OOP)
• Fähigkeit zur Entwicklung und Verbesserung von CI/CD-Pipelines für kontinuierliche Integration und Bereitstellung sowohl während der Entwicklung als auchProduktionsphasen
• solides Verständnis von Algorithmen für maschinelles Lernen und KI-Konzepte, mit praktischer Erfahrung in der Entwicklung von ML-Modellen
• Erfahrung im Aufbau und der Optimierung von Datenpipelines, Architekturen und Datensätzen
• Fähigkeit, hochwertigen, gut dokumentierten und gründlich getesteten Code zu schreiben
• Erfahrung in der Produktionsbereitstellung und die Fähigkeit, Produkte mit einem modularen Ansatz zu entwerfen und bereitzustellen
• Erfahrung Arbeiten in Startup-Umgebungen oder Organisationen mit einer agilen Kultur, insbesondere in funktionsübergreifenden Teams
• professionelle Einstellung und eine starke Serviceorientierung
• Teamplayer mit der Fähigkeit, selbständig an komplexen Aufgaben zu arbeiten Projekte
• Fließende Englischkenntnisse, da es die primäre Kommunikationssprache sein wird


Schön zu haben:

• Erfahrung mit Pandas für die Datenbearbeitung
• Vertrautheit mit Spark und Databricks für die Verarbeitung großer Datenmengen
• Erfahrung mit DBT (Data Build Tool) für Datentransformationen

Sie sind herzlich eingeladen, der Global Analytics-Einheit unseres Partners beizutreten, einem globalen, zentralisierten Team mit dem Ziel, die datengesteuerte Entscheidungsfindung und die Entwicklung intelligenter Datenprodukte zu stärken alltägliche Abläufe. 

Derzeit sind wir auf der Suche nach einem Senior Azure MLOps Engineer, da wir unseren Partner bei der Entwicklung der Global Analytics-Einheit unterstützen, einem globalen, zentralisierten Team mit dem Ziel, die datengesteuerte Entwicklung zu stärken Entscheidungsfindung und die Entwicklung intelligenter Datenprodukte für den täglichen Betrieb.

Die Essenz des Teams ist ein Innovationsgeist, der das gesamte Unternehmen durchdringt und einen datenorientierten Ansatz in allen Aspekten des Geschäfts fördert. Von Vertrieb und Logistik bis hin zu Marketing und Einkauf waren unsere Smart-Data-Produkte ausschlaggebend für schnelles Wachstum und operative Exzellenz. Da das Team seine Analyselösungen auf globaler Ebene erweitert, sind wir auf der Suche nach einem erfahrenen Senior Azure MLOps Engineer.

Das Global Analytics-Team ist ein vielfältiges Kollektiv aus Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren, Business-Intelligence-Spezialisten und Analytics-Übersetzern mit Präsenz auf drei Kontinenten und fünf Ländern. Sein Ethos dreht sich um die Förderung der Zusammenarbeit, die Förderung von Innovationen und die Gewährleistung von Zuverlässigkeit. Gemeinsam setzen wir uns dafür ein, die gesamte Organisation zu einem führenden Anbieter datengesteuerter Entscheidungsfindung zu machen und dabei die globale Vielfalt zu nutzen, um Herausforderungen zu bewältigen und Werte zu schaffen.

Das Team hat viele Gestaltungsfreiheiten, insbesondere im Einsatz von Werkzeugen und Technologie, aber auch durch die Einführung neuer Konzepte, Lösungen und Arbeitsweisen.

,[arbeiten Sie mit Datenwissenschaftlern zusammen, um geschäftliche Herausforderungen zu verstehen und intelligente Datenprodukte zu entwerfen, entwickeln und verbessern Sie MLOps-Frameworks für Data Science-Projekte, stellen Sie die Einhaltung bewährter Verfahren sicher, entwerfen und implementieren Sie eine Azure-basierte Cloud-Infrastruktur zur Unterstützung die Entwicklung und Bereitstellung von KI-gesteuerten Anwendungen, den Aufbau und die Optimierung von in der Azure-Cloud gehosteten, automatisierten Pipelines zum Ausführen, Überwachen und Umschulen von Data-Science-Modellen in Geschäftsanwendungen, Unterstützung von Dateningenieuren beiAutomatisierung der Arbeitsabläufe zur Datenerfassung und -verarbeitung, Erstellung und Pflege von Arbeitsabläufen für Schulung, Test und Bereitstellung von Data-Science-Modellen in Produktionsumgebungen in enger Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren, Verwaltung des Lebenszyklus bereitgestellter ML-Anwendungen, einschließlich neuer Versionen, Änderungsmanagement, Überwachung und Fehlerbehebung, Implementierung von Frameworks zur Messung und Optimierung der Qualität bereitgestellter Lösungen]
Anforderungen: Azure, Python, Azure DevOps, Kubernetes, Docker, RDBMS, IaC, MLOps, Azure ML, Azure App Service, Azure Data Lake Storage, Azure Functions, Bash, Spark, Databricks, Pandas, Django, FastAPI, PostgreSQL, Bicep, dbt
Tools: Agile, Scrum.
Zusätzlich: Sportabonnement, private Gesundheitsversorgung, Trainingsbudget, kleine Teams, internationale Projekte, kostenloser Kaffee, Fahrradabstellplätze, kostenlose Getränke, Inhouse-Schulungen, Inhouse-Hack-Days, modernes Büro , Keine Kleiderordnung.