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Data Engineer​/Cloud-Engineer für Data, AI & MLOps; m​/w​/d

in 10115, Berlin, Berlin, Deutschland
Unternehmen: prenode GmbH
Vollzeit position
Verfasst am 2026-10-15
Berufliche Spezialisierung:
  • IT/Informationstechnik
    Cloud Computing: IT-Infrastruktur & Betrieb, Dateningenieur, Azure, Maschinelles Lernen
Gehalts-/Lohnspanne oder Branchenbenchmark: 65000 - 85000 EUR pro Jahr EUR 65000.00 85000.00 YEAR
Stellenbeschreibung
Stellenbezeichnung: Data Engineer / Cloud-Engineer für Data, AI & MLOps (m/w/d)

Was wir bieten

  • Eine dynamische und ehrgeizige Umgebung, die dir eine steile Lernkurve und die Möglichkeit zum Wachstum garantiert.
  • Eine flexible und moderne Arbeitskultur, die dir die Vorteile der heutigen digitalen Möglichkeiten und Tools bietet.
  • Eine innovative neue Technologie und Herangehensweise, die sicherstellt, dass deine tägliche Arbeit sinnvoll und wirkungsvoll ist.
  • Ein engagiertes Team, das zusammenarbeiten und voneinander lernen möchte.
Unsere Benefits im Überblick:
  • Gemeinsame Teamevents
  • EGYM Wellpass
  • Betriebliche Altersvorsorge
  • Kostenlose Getränke, Kaffee und Tee
  • Essenslieferung mit Cateroo
  • Stadtmobil (Carsharing)
  • Umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten
  • Flexible Arbeitszeiten
  • Remote Work möglich
  • Workation möglich
  • Apple Hardware
  • Modernes Büro mit hochwertiger Ausstattung
  • und vieles mehr
Dein Impact
  • Aufbau und Weiterentwicklung moderner Dateninfrastrukturen auf Basis von Databricks und Azure-Technologien (u.A. Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Foundry, Azure Machine Learning, Azure IoT Hub).
  • Entwicklung und Umsetzung von Konzepten zur Datenintegration in komplexen Cloud-Edge-Infrastrukturen.
  • Realisierung der Infrastruktur mittels Infrastructure as Code (IaC) mit Terraform.
  • Optimierung und Unterstützung der Dev Ops- und MLOps-Prozesse, einschließlich Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD).
  • Zusammenarbeit mit Data Scientists und KI-Teams zur Entwicklung und Umsetzung von Machine Learning Use Cases.
  • Unterstützung bei der Containerisierung von Anwendungen und der Arbeit mit Kubernetes.
Dein Profil
  • Fundierte Erfahrung in Azure Cloud-Technologien, insbesondere Azure Data Factory, Azure Data Lake, Azure Machine Learning und Azure Foundry und idealerweise Databricks.
  • Expertise in Infrastructure as Code (Terraform) sowie Dev Ops- und CI/CD-Prozessen.
  • Erfahrung oder Interesse an MLOps-Prozessen.
  • Kenntnisse in Datenvorverarbeitung und Machine-Learning-Techniken.
  • Grundkenntnisse in Kubernetes wünschenswert.
  • Selbstständige, lösungsorientierte und teamfähige Arbeitsweise sowie ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit und Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Kunden.
  • Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sind Voraussetzung, um effizient im Team und mit Kunden kommunizieren zu können.
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