Job
- Level
- Erfahren
- Job Feld
- IT, Data, DevOps
- Anstellung
- Vollzeit
- Vertragsart
- Unbefristetes Dienstverhältnis
- Gehalt
- ab 3.267 € Brutto/Monat
- Ort
- Salzburg
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
Job Zusammenfassung
In dieser Rolle implementierst du eigenverantwortlich Machine-Learning-Modelle mit Fokus auf Zeitreihenprognosen, arbeitest an Cloud-Datenarchitekturen und entwickelst stabile Data-Engineering-Pipelines.
Job Technologien
Deine Rolle im Team
- Operative Mitarbeit: Eigenständige technische Umsetzung und Mitarbeit in spannenden Kundenprojekten.
- Modellierung & ML: Konzeption, Entwicklung und produktive Umsetzung von klassischen Machine-Learning-Lösungen (Fokus auf Time-Series Forecasting) - von der Datenaufbereitung bis zum Deployment.
- Data Engineering: Mitarbeit an Cloud-Datenarchitekturen und Entwicklung von stabilen Data-Engineering-Pipelines (GCP/Azure).
- Interne Weiterentwicklung: Aktive Mitgestaltung technischer Konzepte sowie Weiterentwicklung unserer internen ML-Services.
Unsere Erwartungen an dich
Ausbildung
- Ein abgeschlossenes technisches Studium und bereits Berufserfahrung (Junior bis Intermediate).
Qualifikationen
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Praxis im Data Engineering in Cloud-Umgebungen.
- Kenntnisse in statistischen Methoden, klassischer Modellierung und Machine Learning - idealerweise mit Schwerpunkt Time-Series Forecasting.
- Grundverständnis von MLOps-Tooling (z. B. MLflow, Docker, Kubernetes).
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
- Du hast aktuelle technologische Trends stets im Blick und bildest dich gerne weiter.
- Du bringst dich aktiv in die Konzeption von Prototypen ein und erarbeitest gerne eigene Lösungsansätze.
- Du verstehst deinen Quellcode auch nach Monaten noch, weil er sauber, verständlich und modular aufgebaut ist.
- Du denkst kreativ, löst gerne komplexe Probleme und hast Spaß daran, spannende Projekte umzusetzen.
- Du hast keine Scheu, Aufgaben an KI-Tools abzugeben - weißt aber auch genau, wie du das Ergebnis kritisch prüfst.
Erfahrung
- Erfahrung im Umgang mit Datenbanken und grundlegenden Datenarchitekturen.
- Optional: Vorerfahrung im Bereich Computer Vision.
Unser Angebot
- Ein abwechslungsreiches Aufgabengebiet in einem dynamischen Umfeld.
- Deine persönliche Weiterentwicklung ist uns wichtig: Konferenzbudget, ein fixes Stundenkontingent für Weiterbildung und ein starkes Partner-Netzwerk.
- Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zu Home-Office/hybridem Arbeiten.
- Beste Öffi-Anbindung - die Jahreskarte dafür gibt's von uns obendrauf. (Office-Dusche für Radfahrer:innen vorhanden!)
- Gemeinsame Teamevents: Wandertage, Skitage, gemeinsames Kochen und mehr.
- Beste Hard- & Software sowie ergonomische, höhenverstellbare Tische.
- Für diese Position bieten wir ein Bruttomonatsgehalt ab Eur 3.267,- (Vollzeit). Die tatsächliche Bezahlung richtet sich nach deiner Qualifikation und Erfahrung - eine Überzahlung ist möglich.
Benefits
Work-Life-Integration
Gesundheit, Fitness & Fun
Mehr Netto
Themen mit denen du dich im Job beschäftigst
Job Standorte
Das ist dein Arbeitgeber
cognify KG
Salzburg
Das Unternehmen hat mit seinen Partnern von cognify gemeinsam effektive Data Science Lösungen entwickelt, um Kunden bei der Optimierung ihrer digitalen Geschäftsprozesse zu unterstützen. Dabei werden vorhandene Daten genutzt und in Kombination mit Artificial Intelligence oder Machine Learning Algorithmen ausgewertet - was dazu führt, dass wichtige Kennzahlen gesteigert werden können. Schrittweise lassen sich so Prozesse automatisieren, intelligenter steuern und menschliche Intervention reduzieren.
Description
- Unternehmensgröße
- 1-49 Employees
- Gründungsjahr
- 2017
- Unternehmenstyp
- Startup
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
- Branche
- Beratung, Internet, IT, Telekom
Machine Learning Engineer
- Gehalt
- ab 3.267 € Brutto/MonatNetto aus dem Bruttogehalt im Inserat umgerechnet.ab 2.327 € netto/Monat
- Ort
- Salzburg
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
- Diversität
- Für alle Personen geeignet (m/w/d)
