1&1 Jobangebot
Für unseren Standort in München suchen wir ab sofort eine/n:

Data Engineer Machine Learning (m/w/d) - für unsere Marken GMX und WEB.DE

Kennziffer: MU-JuKa-2006032

Das sind Ihre Aufgaben:

Unser Team schützt Millionen von Kundenaccounts der Marken GMX, WEB.DE, 1&1 sowie mail.com vor Cyberangriffen. Werden Sie Teil eines interdisziplinären Forschungsvorhabens (BMBF) und erforschen bzw. entwickeln Sie als Data Engineer neue IT-Sicherheitslösungen mittels künstlicher Intelligenz. Arbeiten Sie mit internen, externen und akademischen Partnern am Entwurf, Implementation und Auswertung entsprechender Softwaresysteme und helfen Sie Identitäts- und Ressourcenmissbrauch mittels Machine Learning künftig noch schneller und besser zu erkennen.

  • Sie forschen an der Entwicklung und dem Einsatz neuer IT-Sicherheitslösungen basierend auf KI.
  • Sie entwickeln verteilte Anwendungen im Hochlastumfeld von der Datenanalyse bis zum Regelbetrieb datenbasierter Autorisierungssysteme.
  • Sie setzen datengetriebene Anwendungen unter Berücksichtigung europäischer Datenschutznormen (DSGVO) für Millionen von Nutzern um.
  • Sie testen und evaluieren neue Technologien für die kontinuierliche Weiterentwicklung der Plattform (z. B.: Einsatz von Cloud/Container oder Machine Learning).
  • Sie dokumentieren sowie analysieren Ihre Forschungsergebnisse und bereiten diese entsprechend auf.

Das wünschen wir uns:

Sie verfügen über ein technisches Studium wie z. B. Informatik oder einen PhD? Sie haben Interesse Teil eines interdisziplinären Forschungsvorhabens zu werden und mittels künstlicher Intelligenz neue IT Sicherheitslösungen zu entwickeln? Sie konnten bereits Erfahrung mit Machine Learning sammeln? Sie mögen Herausforderungen und können sich fokussieren? Sie sehen sich in den unten genannten Punkten beschrieben? Dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.

  • Sie verfügen über Berufserfahrung als Data Engineer und haben gute Programmierkenntnisse mit Java, Python oder Scala.
  • Sie verfügen über sehr gute Kenntnisse im Bereich Datenanalyse und haben Erfahrung mit maschinellem Lernen (idealerweise entsprechende akademische Schwerpunkte bzw. Publikationen).
  • Sie haben Erfahrung mit Open Source Machine Learning Libraries sowie den zugehörigen Produktiv-Umgebungen wie z. B. TensorFlow, Keras, SciKit-Learn, PyTorch, RAPIDS.
  • Sie entwickeln gerne neue Lösungen, schätzen ein agiles, innovatives Umfeld und haben Spaß neue Technologien mit bewährter Standard Technologie zu vereinen.
  • Sie arbeiten gerne eigenverantwortlich in einem interdisziplinären Team.

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Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird die männliche Sprachform verwendet. Dies impliziert jedoch keine Benachteiligung anderer Geschlechter, sondern soll im Sinne der sprachlichen Vereinfachung als geschlechtsneutral zu verstehen sein.
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