Beschreibung
Funktion: Machine Learning EngineerZeitraum: Juli – Oktober 2023
Pensum: 60-80%
Aufgaben:
• Gestalten von datengetriebenen Software-Lösungen in enger Zusammenarbeit mit dem Analytics Team der CSS (ML Engineers & Data Scientists) (MUSS)
• Design, Umsetzung und Betrieb von Services für operative Machine Learning Modelle (MLOps) (MUSS)
• State of the Art Software Engineering (CleanCode, TDD, DDD, agile Architekturen, CI/CD) (MUSS)
• Aufzeigen von Verbesserungspotential in der bestehenden CSS Machine Learning Pipeline (KANN)
Anforderungen:
• Hochschul- oder Universitätsabschluss in Informatik (MUSS)
• Erfahrung mit Machine Learning/Data Science (MUSS)
• Mehrjährige Berufserfahrung in der professionellen Software-Entwicklung (MUSS), bevorzugt DevOps (KANN)
• Kommunikative, verantwortungsbewusste und teamfähige Persönlichkeit (MUSS)
• Kenntnisse der folgenden Sprachen/Technologien:
• Python (MUSS: sehr gute Kenntnisse)
• SQL (MUSS: Grund Kenntnisse) # Gute Kenntnisse sind natürlich wünschenswert, aber weniger wichtig – da haben wir ja mit unseren Data Scientisten schon ein paar
• Docker (MUSS: Gute Kenntnisse)
• Kubernetes (MUSS) # Habe ich auf MUSS geändert, da es sich bei einem externen definitiv nicht rechnet, ihm dieses Know How bei zu bringen.
• Helm (KANN) # brauchen wir für die Deployments, ist aber KANN, da die Teile von Helm die wir verwenden sehr schnell erlernbar sind (wenn man schon Erfahrung mit Kubernetes hat)
• Grafana (KANN)
• Prometheus (KANN)