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Für unser Geschäftsfeld Data, Security & Identity im Tribe Analytics suchen wir dich in Voll- oder Teilzeit ab 30 Wochenstunden als Machine Learning Engineer (m/w/d) in Karlsruhe bzw. Münster. Deine Tätigkeit ist dem Squad Data Ignite zugeordnet. Hier arbeitest du mit 8 Kolleg*innen standortübergreifend und mit vielfältigen Schnittstellen zusammen.
Aufgaben
 * Du arbeitest in einem agilen Team mit echter Fullstack-Verantwortung von Entwicklung, Automatisierung und Weiterentwicklung einer skalierbaren Datenplattform – basierend auf einer hybriden Cloud-Architektur (On-Premise & Public Cloud).
 * Du gestaltest aktiv die technische Bereitstellung und Weiterentwicklung unserer Databricks-Umgebungen für Banken – inklusive Automatisierung, Sicherheitskonzepte und Mandantentrennung.
 * Du bindest interne und externe Stakeholder ein, um gemeinsam tragfähige und produktionsreife Datenlösungen zu realisieren – vom Datenzugriff über Feature Engineering bis zum Modell-Deployment.
 * Du arbeitest eng mit Data Scientists, Entwicklern und Kunden zusammen und bringst dein technisches Know-how in interdisziplinäre Teams ein.
 * Du hast Spaß an der Automatisierung komplexer Abläufe und der Weiterentwicklung unserer CI/CD- und Infrastrukturprozesse mittels Terraform.
 * Du gestaltest den Aufbau und Betrieb containerisierter Services im OpenShift-Cluster sowie die effiziente Nutzung S3-kompatibler Speicherlösungen aktiv mit.
Persönliches Profil / Qualifikationen
 * Du hast ein einschlägiges Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation abgeschlossen und bringst mehrjährige einschlägige Berufserfahrung im Data-Engineering-Umfeld mit.
 * Du verfügst über fundierte Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit Workflow-Orchestrierung (z.B. Apache Airflow), Containerisierung (Docker), OpenShift/Kubernetes und objektbasiertem Speicher (S3).
 * Du hast Erfahrung mit Cloud-Umgebungen – insbesondere mit Databricks (Delta Lake, MLflow, Unity Catalog) – und bist sicher im Umgang mit Cloud Plattformarchitekturen.
 * Du bringst Kenntnisse in Infrastructure-as-Code (Terraform), Versionsverwaltung (Git) und CI/CD-Prozessen mit und kannst komplexe Systemlandschaften ganzheitlich betrachten.
 * Du denkst prozess- und produktionsorientiert, erkennst technische Zusammenhänge und arbeitest lösungsfokussiert im regulierten Umfeld (z.B. Banken).
 * Du verfügst über verhandlungssichere Deutschkenntnisse (mind. C1) sowie über a) verhandlungssichere Englischkenntnisse (C1) oder b) gute Englischkenntnisse (mind. B2).
 * Du arbeitest eigenverantwortlich, teamorientiert und bringst ein hohes Maß an Kommunikationsstärke, Flexibilität und Lernbereitschaft mit – sowohl in der internen Zusammenarbeit als auch im Kundenkontakt.
Nobody is perfect! Du erfüllst die Anforderungen nicht zu 100 % und hast dennoch Lust auf den Job? Kein Problem – wir gehen den Weg gemeinsam als Team – inklusive Einarbeitung und passgenauen Entwicklungsmaßnahmen!
Vorteile & Benefits
 * Flexibles Arbeiten: Wir arbeiten in einem ausgewogenen hybriden Mix aus Remote Work und Anwesenheit in modernen Bürowelten (Activity Based Working).
 * Work-Life-Balance: Individuelle Arbeitszeitmodelle wie Teilzeit, Vollzeit 30–40 h und Lebensarbeitszeitkonto (Sabbatical/Freistellung vor Rentenbeginn).
 * Privates und Karriere: Familienbudget-Unterstützung in besonderen familiären Situationen.
 * Individuelle Benefits: Bike-/IT-Hardware-Leasing, vermögenswirksame Leistungen, zusätzlicher Freistellungstag, betriebliche Altersvorsorge und weitere Optionen.
 * Onboarding: Willkommensveranstaltung, Patenschaft, regelmäßige Feedbackgespräche.
 * Gesundheit & Life: Gesundheitsangebote, Kooperationen mit Familiengenossenschaft; Betriebsrestaurants und Sportangebote.
 * Karriere & Weiterbildung: Weiterbildungs- und Entwicklungsangebote sowie klare Karriereziele.
 * Unternehmenswerte & Sicherheit: Respekt, Offenheit, Eigenverantwortung, Teamgeist und Stabilität als genossenschaftliches Unternehmen.
 * Kununu: Top Company 2025, Kununu-Score 4,2, Weiterempfehlungsquote ≥ 90 %.
Kennziffer: 1134
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