Startdatum
Wir suchen Dich ab sofort an einem unserer deutschen Standorte in München, Leipzig, Berlin oder Frankfurt am Main!
Deine Aufgaben
Data und AI sind Dein zu Hause? Des Weiteren gestaltet sich Deine neue Herausforderung wie folgt:
* Zusammenarbeit mit Deinen Kunden bei der Implementierung, dem Betrieb und der Optimierung von ML-Lösungen
* Verantwortung für das erfolgreiche Deployment und Management von Machine-Learning-Modellen und der zugrundeliegenden Plattform
* Planen, Entwickeln, Testen, Automatisieren, Dokumentieren und Pflegen von CI/CD Pipelines
* Nutzung neuester Entwicklungen in den Bereichen Automatisierung, Monitoring und Skalierbarkeit
* Effizientes Zusammenarbeiten durch gegenseitiges Verständnis für die Arbeit der anderen
Dein Profil
Data ist auch in Deiner DNA? Das solltest Du mitbringen:
* Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Computer Science, Data Science oder eine vergleichbare Qualifikation
* Fließende Deutsch-Kenntnisse, mündlich sowie schriftlich
* Mindestens 2 Jahre Vollzeit Berufserfahrung, inkl. Aufbau und Wartung von Infrastruktur-/Datenlösungen
* Du hast Erfahrungen mit Cloud-Diensten wie AWS und/ oder Azure
* Du hast Erfahrung mit Container-Orchestrierung, bspw. Kubernetes, Helm
* Infrastructure as Code, z.B. Terraform oder AWS CloudFormation sind für Dich keine Fremdwörter
* Du kennst Dich mit CI/CD Pipelines aus
* Die Überwachung und Alarmierung sowie Incident Management gehören für Dich zum Alltag
* Gute Skripting-Kenntnisse in Python oder Shell
* Starke Problemlösungskompetenz sowie selbstständiges Arbeiten trotz hoher Teamkompetenzen
Wir bieten
Data bewegt uns! Was Dich auf Deiner persönlichen Journey erwartet, findest Du hier:
Work-Life-Balance
Vertrauensarbeitszeit mit flexibler Arbeitszeitgestaltung, hybrides Arbeitsmodell, workation – nutze die Möglichkeit aus dem EU-Ausland zu arbeiten
Kultur & Zusammenarbeit
Einzigartige Teamatmosphäre, flache Hierarchien zu unserem CEO Alex sowie eine offene Feedbackkultur, jährliche Teamworkshops auf unserem Data.Castle im Zillertal, gelebtes Data.Musketeer Prinzip – „einer für alle, alle für einen!“, unser [at] Buddy Programm zur besseren Vernetzung, regelmäßig stattfindende Fach- und Freizeitevents, hundefreundliche Büros
Fachliche & persönliche Entwicklung
Intensiver Onboarding- & Einarbeitungsprozess, persönlicher Entwicklungsplan und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten, vielfältiges Workshop- und Schulungsangebot innerhalb der Data.Academy durch unsere erfahrenen Data.Musketeers sowie externen Anbieter, Führungs-, Projektleiter- und Expertenlaufbahn
Vergütung & Zusatzleistungen
Kita-Zuschuss, Betriebliche Altersvorsorge mit 20% Bezuschussung, zahlreiche Corporate Benefits & Mitarbeiterangebote (z.B. für Events und Reisen), Startguthaben in unserem internen Merchandise-Shop, kompetitives Gehalt mit variablen Anteilen
Gesundheit & Wohlbefinden
Mental Health & Wellbeing Support sowie Coaching und Meditation durch nilo.health, Fitness- und Yogaräume im Münchner Office, regelmäßige Mitarbeiterumfragen, EGYM Well Pass Mitgliedschaft mit Plus1 Option, Fahrradleasing über Jobrad nach der Probezeit, interne Gruppen für sportliche Aktivitäten, kostenlose Heiß- und Erfrischungsgetränke sowie frisches Obst im Office, Dachterrasse (Grill)
Mobilität
Zentrale Lage der Offices, gute Anbindung an den Öffentlichen Nahverkehr, Möglichkeit von anderen Standorten zu arbeiten
Ansprechpartnerin
Marina Sommer, Principal Recruiting Manager
Über uns
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Die Alexander Thamm GmbH ist einer der führenden Anbieter von Data Science und Künstlicher Intelligenz im deutschsprachigen Raum. Das Unternehmen generiert für und mit seinem Kunden aus Daten echte Mehrwerte, damit diese auch in Zukunft wettbewerbsfähig sind. Dazu entwickelt und implementiert die Alexander Thamm GmbH datengetriebene Innovationen sowie Geschäftsmodelle. Das Leistungsportfolio umfasst die gesamte Data Journey – von der Datenstrategie über die Entwicklung von Algorithmen und den Aufbau von IT-Architekturen bis hin zu Wartung und Betrieb. Du willst mehr über uns erfahren und hinter die Kulissen schauen, dann besuch uns auf Facebook, Instagram, LinkedIn oder Stackoverflow.