Fullstack ML Engineer

Austrian Power Grid

  • Wien
  • Unbefristet
  • Vollzeit
  • 30 Tage her
Das Energiesystem der Zukunft: Voller Spannungen, Bewegungen und Chancen. Uns treibt der Stolz auf das, was wir für Österreich bewirken. Gestalter:innen der Energiewende zu sein, fordert uns. Hochgesteckte Ziele erst recht. Einzigartiges Fachwissen, volles Vertrauen. Eigene Entscheidungen, volle Verantwortung. Das ist unser Spielfeld. Das ist APG.Fullstack ML Engineer#energiewende #frauenpower #poweronAufgaben
  • Durchführung von Machine Learning Projekten in Zusammenarbeit mit unseren Fachexperten
  • Konkretisierung der Anforderungen des Fachbereichs und Konzeptionierung der technischen Umsetzung
  • Professionelles Deployment der Machine Learning Modelle in der Azure Cloud und ggf. on-premise
  • Visualisierung der Daten und Ergebnisse in Dashboards
  • Aufbereitung der Daten in Datenpipelines
  • Mithilfe bei dem Aufbau einer geigneten Machine Learning Umgebung in Azure in Zusammenarbeit mit unserem Plattform Engineer
  • Enge Kollaboration mit unserem Plattform Engineer und Data Engineers
AnforderungenMust-Haves:
  • Abgeschlossenes Studium mit dem Schwerpunkt IT (Master/Dipl.-Ing.) oder
Abgeschlossenes Bachelorstudium mit dem Schwerpunkt IT und mind. 3 Jahren Berufserfahrung * Kenntnisse in der Anwendung von Machine Learning Modellen (e.g. Random Forest, Neuronale Netzwerke, etc.) auf verschiedenen Datentypen (Text, Bilder und Tabellen)
  • Kenntnisse im Deployment von Machine Learning Lösungen
  • Kenntnisse in der Python Programmierung
  • Gute Deutsch und Englischkenntnisse in Wort und Schrift, min B2
Nice-to-have:
  • Kenntnisse im Aufbau von Data Pipelines sind von Vorteil
  • Kenntnisse in Azure sind von Vorteil, insbesondere rund um Synapse und Azure Machine Learning
  • Erfahrung mit dem BI Stack von Microsoft (SQL Server, PowerBI) sind von Vorteil
  • Lust Probleme der APG mit Machine Learning zu lösen
  • Spaß am freien und selbständigen Arbeiten
  • Interesse den kompletten ML Workflow zu implementieren - von der Datenanalyse über der Erstellung von Datenpipelines hin zum professionellen Deployment von ML Lösungen auf Azure
  • Motivation sich neue Skills und Know How in kurzer Zeit anzueignen
Freude am gemeinsamen ArbeitenDas bieten wir:Das Gehalt (zuzüglich einer leistungsorientierten Entlohnung) für Ihren neuen Job richtet sich nach Ihrer konkreten Qualifikation und Erfahrung. Das kollektivvertragliche Mindestgrundgehalt beträgt für diese Position Euro 4.050,37€ brutto im Monat.Vielfalt bei unseren Mitarbeiter:innen ist ein wichtiger Bestandteil unserer Unternehmenskultur. Wir sind auf der Suche nach motivierten Menschen und achten bei Ihrer Bewerbung auf Chancengleichheit. Uns ist der Mensch wichtig, das Engagement und Ihr Wille mit uns gemeinsam die Energiewende zu gestalten.KontaktFür Fragen steht Ihnen Leonidas Moissidis gerne telefonisch unter +4366488342883 zur Verfügung.Machen Sie sich einen Eindruck von Austrian Power Grid AG aufAUSTRIAN POWER GRIDDas Energiesystem der Zukunft: Voller Spannungen, Bewegungen und Chancen. Uns treibt der Stolz auf das, was wir für Österreich bewirken. Gestalter:innen der Energiewende zu sein, fordert uns. Hochgesteckte Ziele erst recht. Einzigartiges Fachwissen, volles Vertrauen. Eigene Entscheidungen, volle Verantwortung. Das ist unser Spielfeld. Das ist APG.#energiewende #frauenpower #poweronAufgaben
  • Durchführung von Machine Learning Projekten in Zusammenarbeit mit unseren Fachexperten
  • Konkretisierung der Anforderungen des Fachbereichs und Konzeptionierung der technischen Umsetzung
  • Professionelles Deployment der Machine Learning Modelle in der Azure Cloud und ggf. on-premise
  • Visualisierung der Daten und Ergebnisse in Dashboards
  • Aufbereitung der Daten in Datenpipelines
  • Mithilfe bei dem Aufbau einer geigneten Machine Learning Umgebung in Azure in Zusammenarbeit mit unserem Plattform Engineer
  • Enge Kollaboration mit unserem Plattform Engineer und Data Engineers
AnforderungenMust-Haves:
  • Abgeschlossenes Studium mit dem Schwerpunkt IT (Master/Dipl.-Ing.) oder
Abgeschlossenes Bachelorstudium mit dem Schwerpunkt IT und mind. 3 Jahren Berufserfahrung * Kenntnisse in der Anwendung von Machine Learning Modellen (e.g. Random Forest, Neuronale Netzwerke, etc.) auf verschiedenen Datentypen (Text, Bilder und Tabellen)
  • Kenntnisse im Deployment von Machine Learning Lösungen
  • Kenntnisse in der Python Programmierung
  • Gute Deutsch und Englischkenntnisse in Wort und Schrift, min B2
Nice-to-have:
  • Kenntnisse im Aufbau von Data Pipelines sind von Vorteil
  • Kenntnisse in Azure sind von Vorteil, insbesondere rund um Synapse und Azure Machine Learning
  • Erfahrung mit dem BI Stack von Microsoft (SQL Server, PowerBI) sind von Vorteil
  • Lust Probleme der APG mit Machine Learning zu lösen
  • Spaß am freien und selbständigen Arbeiten
  • Interesse den kompletten ML Workflow zu implementieren - von der Datenanalyse über der Erstellung von Datenpipelines hin zum professionellen Deployment von ML Lösungen auf Azure
  • Motivation sich neue Skills und Know How in kurzer Zeit anzueignen
Freude am gemeinsamen ArbeitenDas bieten wir:
  • Attraktives Zeitmodell mit größeren Freizeitblöcken
  • Familienfreundliche Arbeitgeber:in
  • Betriebliche Gesundheitsvorsorge
  • Flexible Arbeitszeiten und Home Office Möglichkeiten
  • Kinderzulage
  • Standort
  • Zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten
  • Work Life Balance
  • Private Krankenzusatzversicherung, Pensionskasse
Das Gehalt (zuzüglich einer leistungsorientierten Entlohnung) für Ihren neuen Job richtet sich nach Ihrer konkreten Qualifikation und Erfahrung. Das kollektivvertragliche Mindestgrundgehalt beträgt für diese Position Euro 4.050,37€ brutto im Monat.Vielfalt bei unseren Mitarbeiter:innen ist ein wichtiger Bestandteil unserer Unternehmenskultur. Wir sind auf der Suche nach motivierten Menschen und achten bei Ihrer Bewerbung auf Chancengleichheit. Uns ist der Mensch wichtig, das Engagement und Ihr Wille mit uns gemeinsam die Energiewende zu gestalten.KontaktFür Fragen steht Ihnen Leonidas Moissidis gerne telefonisch unter +4366488342883 zur Verfügung.

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