Data / Machine Learning Engineer (m/w/d)

About Empion

Bei Empion verbinden wir Recruiting mit Unternehmenskultur und matchen Kandidaten anhand eines kurzen Fragebogens mit kulturell passenden Arbeitgebern.

Wenn du bereit für deinen kulturell passenden Arbeitgeber bist, bewirb dich jetzt bei uns und lass uns kurz darüber sprechen, was deine kulturellen Präferenzen, bzw. welches Arbeitsumfeld für dich kulturell passend wäre.

Job Description

Du bist Data Engineer oder Machine Learning Engineer und möchtest Datenplattformen bauen, ML-Modelle produktiv bringen und mit modernen Cloud-Stacks arbeiten?

Bei inovex entwickelst du skalierbare Datenplattformen und bringst Machine-Learning-Lösungen in produktive Systeme unserer Kunden. Du arbeitest mit modernen Cloud-Stacks, in agilen Teams und mit viel technischer Freiheit.

What to expect:

• 60.000 – 80.000 € Gehalt (abhängig von Erfahrung)
• Mobiles Arbeiten / flexible Arbeitsmodelle
• Freie Wahl von Hardware & Betriebssystem
• Arbeit mit modernem Data & ML Tech Stack
• Weiterbildungsbudget + Mentoring + interne Communities
• Workation & Auszeiten möglich
• EGYM-Wellpass & Sportförderung
• Deutschlandticket-Zuschuss, JobRad & Auto-Leasing

Your Tech Stack (Excerpt):

• Must-have: Python, SQL, Cloud (AWS/GCP/Azure), Docker
• Data & ML Tools: Spark, Databricks, Snowflake, FastAPI / Flask
• Nice-to-have: Kafka, Airflow, dbt, Kubernetes

Your Tasks:

• Entwicklung skalierbarer Datenplattformen und Datenservices
• Aufbau und Integration von ETL- und Datenpipelines
• Deployment von Machine-Learning-Modellen
• Beratung von Kunden zu Data- und AI-Architekturen
• Zusammenarbeit in agilen, cross-funktionalen Teams

Your Profile:

• Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Data / ML Engineering hast
• Sicher mit Python und SQL arbeitest
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP oder Azure) hast
• Gerne an Datenplattformen und ML-Systemen arbeitest
• Deutsch auf C1-Niveau und Englisch auf B2-Niveau sprichst

Bereit, deine Data- und ML-Skills in spannenden Projekten einzusetzen? Bewirb dich jetzt – dauert nur 2 Minuten!