Wir stellen weiterhin ein!
Trotz der aktuellen Situation stellen wir weiterhin ein und haben ganzjährig viele spannende Stellen zu besetzen. Den Bewerbungsprozess führen wir seit Beginn der Corona-Pandemie vollständig remote durch. Da zurzeit fast alle Mitarbeiter:innen ausschließlich im Home Office arbeiten, findet auch das Onboarding am ersten Arbeitstag gemeinsam mit allen Neustarter:innen des jeweiligen Monats per Videokonferenz statt.
400 Mitarbeiter:innen
7 Standorte deutschlandweit
100 inhabergeführt & eigenfinanziert
1999 gegründet
10 des Umsatzes für F&E
Jobs bei inovex
Nicht nur einmal mit Profis arbeiten, sondern jeden Tag!
Hier findest du unsere offenen Stellen, die wir größtenteils ganzjährig besetzen. Bei nahezu allen Stellen kannst du dir aussuchen, an welchem unserer sieben Standorte du arbeiten möchtest. Wir vergeben alle Jobs sowohl in Vollzeit als auch in Teilzeit. Wenn aktuell nichts Passendes dabei ist, freuen wir uns sehr über deine Initiativbewerbung.
Gender, Herkunft etc. sind keine Bewertungskriterien. Hauptsache, du bist genauso technologiebegeistert wie wir.
Kultur und Arbeitswelt
Freiheit, Fokus & Teamspirit
Flexibles Arbeiten
Es gibt viele verschiedene Lebensmodelle. Wir ermöglichen unseren Mitarbeiter:innen, Beruf und Privatleben bestmöglich miteinander zu verbinden.
Weiterbildung und Mitgestaltung
Austausch in Brownbag Sessions und Meetups, geförderte Weiterbildungen, Strategiegruppen: inovex bietet viele Möglichkeiten, um sich selbst und das Unternehmen weiterzuentwickeln.
Offenheit und Vertrauen
Wir verzichten auf formale Hierarchien und Kontrolle, wo immer es möglich ist, denn für uns steht der Team-Gedanke im Vordergrund. Wir arbeiten agil und selbstorganisiert.
inovex Life
Die inovex Community definiert sich nicht nur über die gemeinsame Arbeit. Auch in der Freizeit bieten sich viele Anknüpfungspunkte, wie z. B. in Hobby- und Freizeitgruppen.
Team People & Culture
Wir sind deine Ansprechpartner:innen bei allen Fragen rund um die Bewerbung und den Einstieg bei inovex.
Wir freuen uns, wenn wir dir helfen können und geben dir gern Einblicke in die Kultur und Arbeitswelt von inovex.
Du erreichst uns telefonisch oder per Mail:
+49 721 619 021-50
jobs@inovex.de
Janina Jäkel
Ina Maria Leutner
Natalja Funk
Miriam Sebastian
Marina John
Christian Dworsky
Vanessa Vogel
Thomas Hetze
Telje Busse
Flexible Arbeitsmodelle - Arbeiten in Voll- oder Teilzeit
Durch flexible Arbeitsmodelle, eigenverantwortliche Absprachen in Teams und individuelle Abstimmungen ermöglichen wir unseren Mitarbeiter:innen, eine gute Balance zwischen Beruf und Privatleben zu finden. Wie unterschiedlich Arbeitszeitmodelle bei uns aussehen können, zeigen Gespräche mit einigen unserer Kolleg:innen.
Reisen bei inovex
Angesichts der aktuellen Situation arbeiten alle Mitarbeiter:innen remote – künftig werden eine gewisse Mobilität und Flexibilität für das Arbeiten beim Kunden vor Ort jedoch wieder dazugehören. Wir haben einige unserer Kolleg:innen gefragt, wie sich die Reisetätigkeit in ihren bisherigen Projekten gestaltete.
Events
IKOM Karrieremesse 2021
Am 28. Juni 2021 ist inovex auf der IKOM Karrieremesse der Technischen Universität München vertreten. Mitarbeiter:innen aus dem Team People & Culture sowie verschiedener fachlicher Teams stehen Studierenden und Absolvent:innen im Zeitraum von 9 bis 16 Uhr für alle Fragen rund um Praktika, Abschlussarbeiten und den Berufseinstieg per Chat oder Video-Call zur Verfügung. Die IKOM […]
[Online Meetup] E-Health: Agile Methoden & Use Cases
Im gemeinsamen Meetup mit MAERA gehen wir in zwei Impulsvorträgen und einer Fragerunde auf die besonderen Anforderungen von E-Health in Zusammenhang mit agilen Methoden ein.
Tippen & Wischen ade, Natural Language juchhe?
Speech Technologies: Mit Machine Learning und Cognitive Computing zum UI der Zukunft
inovex Blog
Active Learning in Context of Natural Language Processing – Hands On
Analytics 21.06.2021
In supervised learning it is often all about labels. Do we have enough labeled data? If not,
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Intro to Active Learning
Analytics 18.06.2021
All supervised machine learning is based on three components: Data, labels and a learning algorithm that learns
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Google Cloud Bigtable – Expect the Unexpected
Infrastructure 02.06.2021
This blog post demonstrates three pitfalls when working with Google Cloud Bigtable, that have a quite counter-intuitive
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