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Open nowPosted 304 days ago

Cloud Data & MLOps Senior Engineer (m/w/d)

prenode10 open roles

Where
Karlsruhe
Get the CV for this job

From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowCloud Data & MLOps Senior Engineer (m/w/d)prenode · Karlsruhe
  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on prenode's own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

8.2% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market.

Share of postings closed within
  1. 1.8%1 day
  2. 3.8%3 days
  3. 8.2%7 days
  4. 15.2%14 days
  5. 34.2%30 days
This job: posted 304 days ago

The posting

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, Tee
  • Essenslieferung mit Cateroo
  • Stadtmobil (Carsharing)
  • Umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten
  • Flexible Arbeitszeiten, Remote Work & Workation möglich
  • Apple Hardware & Modernes Büro mit hochwertiger Ausstattung

Dein Impact

  • Konzeption robuster Hybrid-Data-Pipelines: Du konzipierst Datenstrecken, von geschützten On-Premise-Kundenumgebungen in die Cloud und wieder zurück. Zugriffsbeschränkungen löst Du technisch elegant, egal ob Azure, AWS oder andere.
  • Zentrale KI-Datenarchitektur: Du verantwortest die Hauptprozesse der Datenverarbeitung, um die Grundlage für AI Use Cases zu stärken und weiterzuentwickeln.
  • End-to-End MLOps: Du transferierst KI-Modelle aus der Cloud in die operativen Netzwerke der Kunden und entwickelst Prozesse für zuverlässige lokale Inferenz-Services. Die generalisierbaren Schritte des Data Science verarbeitets Du zu skalierbaren MLOps-Stages weiter.
  • Infrastructure as Code: Du realisierst die Infrastruktur mittels Terraform. Du erstellst wiederverwendbare Assets und Standards für ein schnelles und sicheres Aufsetzen komplexer Infrastrukturen (Data Lakes, Cluster) für neue Kunden und Projekte.
  • Team-Zusammenarbeit & ML-Verständnis: Du arbeitest eng mit Data Scientists zusammen und bringst ein technisches Verständnis für Machine Learning mit, um deren Anforderungen optimal in eine performante Infrastruktur zu übersetzen.

Dein Profil

  • Engineering-Mindset: Du verfügst über Routine in Infrastructure as Code (z.B. Terraform), modernen Workflows wie Git und der Containerisierung (z.B. Docker). Du schreibst Code für modulare, wiederverwendbare Komponenten und hast Interesse an der Professionalisierung von CI/CD-Pipelines, github Actions, DevOps oder ML-Lifecycle-Prozessen. Von Anfang an lebst Du DRY.
  • Data Engineering & Scripting-Expertise: Sehr gute Kenntnisse in einer modernen Programmiersprache (z.B. Python) und in der Umsetzung komplexer Datenstrecken so wie ML-Modell-Trainings in Big-Data-Umgebungen (z.B. Databricks/Spark).
  • Cloud- und Hybrid-Architektur: Fundierte Erfahrung mit Cloud-Diensten für Datenintegration und -speicherung (z.B. Azure Data Factory, Data Lake) und idealerweise im IoT-Umfeld (z.B. Azure IoT Hub). Du verstehst komplexe "Edge"-Infrastrukturen (Self-hosted Runtimes, Firewalls, VNETs), um Daten aus isolierten Kundenumgebungen nutzbar zu machen.
  • Sprache & Schnittstelle: Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sind Voraussetzung. Du kannst technische Anforderungen klar kommunizieren und findest pragmatische Lösungen für komplexe IT-Landschaften.
  • Orchestrierung: Grundkenntnisse in der Container-Orchestrierung (z.B. Kubernetes) sind von Vorteil.

Wie wir ticken

  • Jeder bei uns handelt wie ein Entrepreneur: Wir lieben die Freiheit selbstbestimmt und mit Wirkung zu arbeiten. Wir fördern flache Hierarchien.
  • Wir helfen Innovatoren zu gewinnen:Wir sind Evangelisten der Innovation! Innovation = Idee + Umsetzung + Mehrwert! Unser Ziel ist es, Kunden zu helfen erfolgreich mit ihren Vorhaben zu sein.
  • Wir handeln eigenverantwortlich und teamorientiert: Jeder übernimmt die Verantwortung für seine Aufgaben, behält dabei jedoch immer das gemeinsame Ziel im Blick.
  • Wir überholen unsere Wettbewerber, indem wir schneller lernen: Wir wollen uns konsequent weiterentwickeln, Neues ausprobieren und Erfahrungen rasch in Verbesserungen umsetzen.
  • Wir achten uns, die Dinge, die wir tun und wie wir diese tun: Wir behandeln uns selbst, unsere Mitmenschen und unsere Aufgaben mit Sorgfalt und Respekt.
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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against prenode's own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.
  3. We apply on prenode's form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.
  4. Every reply, sorted

    prenode's answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.
  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

By hand5–10
With CV Rocket100
applications a day

Before you press

Straight answers

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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