Werde Teil unseres Data Teams!

inovex ist ein IT-Projekthaus, in dem über 370 Kolleg:innen an sieben Standorten in Deutschland verteilt gemeinsam arbeiten. Wir arbeiten nach den Werten der digitalen Community und setzen auf Offenheit, Toleranz und partnerschaftliche Zusammenarbeit.

Eigeninitiative, Freiheit, Mitsprache

Durch gemeinschaftliche Arbeit und ein hohes Maß an Eigeninitiative können wir mit flachen Hierarchien flexibel auf alle Anforderungen unserer Kunden reagieren. Gleichzeitig bieten wir dir und deinen zukünftigen Kolleg:innen damit ein großes Maß an Freiheit.
Unternehmensweite Entscheidungen finden bei uns nicht hinter verschlossenen Türen statt. Stattdessen ermöglichen wir transparente Prozesse, an denen du dich aktiv beteiligen kannst.

Flexibilität, Feedback, Weiterentwicklung

Ein flexibles Arbeitszeit/-ort-Modell stellt sicher, dass sich die Arbeit mit deinen Lebensumständen optimal vereinen lässt. Regelmäßige Feedback-Gespräche bieten für jegliche Anliegen eine Plattform, sodass sie nicht im Arbeitsalltag untergehen.  Durch unsere breite Themenfächerung besteht die Möglichkeit, sich bei Bedarf innerhalb und über die eigenen fachlichen Grenzen hinweg weiterzuentwickeln. Für interne als auch externe Fortbildungen steht dir ein Weiterbildungsbudget zur Verfügung.

Unsere Arbeit hört nicht mit der Theorie auf. Die meisten entwickelten Algorithmen finden direkt in der Praxis Anwendung – sie werden als Teil der Produktion oder für neue Lösungen übernommen. 

Da unsere Teams häufig interdisziplinär zusammenarbeiten, nutzen wir agile Arbeitsmethoden, wie in der Software-Entwicklung üblich. So können wir unseren Kunden einen End-to-End-Ansatz bieten und bleiben flexibel.

Unsere Kunden kommen aus den verschiedensten Branchen und sorgen für immer neue Herausforderungen – von kleinen bis mittelständischen Firmen, die ihre Digitalisierung weiter vorantreiben wollen bis zu großen, internationalen Konzernen, die nach neuen Möglichkeiten suchen, sich von Mitbewerbern abzusetzen.
In unseren Case Studies und Blog-Artikeln berichten wir von erfolgreich abgeschlossenen Projekten und aktuellen Herausforderungen, denen sich unsere Kolleg:innen gestellt haben, z. B.:

> mobile.de: Use Cases für Recommendations bei Online-Portalen anhand von Datenprodukten
> Agile Data Science für die Supply-Chain-Optimierung von REWE digital

Wenn du eine Leidenschaft für Technologie und Innovation hast und mit skalierbaren IT-Architekturen und intelligenten Datenanalysen einen echten Mehrwert schaffen möchtest, dann passt du zu uns. Du hast bei uns die Möglichkeit, deine Expertise auszubauen und dein Wissen in agilen Projekten direkt in die Praxis umzusetzen.

Wir suchen Mitarbeiter:innen, die Spaß daran haben, sich neue Technologien anzueignen und innovative Lösungen für anspruchsvolle Kunden zu finden. In unseren Job-Profilen weiter unten findest du genauere Informationen rund um die Arbeit in unserem DMA Team.

Unsere Data und Machine Learning Engineers helfen unseren Kunden, ihre Daten nutzbar zu machen. Sie legen in unseren Projekten das Fundament für intelligente Analysen. An erster Stelle steht dabei der Anspruch,  Architekturen und Software möglichst automatisiert, wartbar und robust auf die Straße zu bringen. Wenn du bei uns als Data / Machine Learning Engineer einsteigst, konzipierst du Datenplattformen, bringst Machine-Learning-Modelle zur Anwendung und stellst Ergebnisse innerhalb bestehender IT-Systeme bereit. Die Integration heterogener Datenquellen in Data Lakes oder klassische Data-Warehouse-Strukturen gehört genauso zu deinen Aufgaben wie der Entwurf und die Implementierung von Daten-Services als skalierbare, verteilte Systeme in der Cloud, on premises oder hybrid.

Zu deinem Handwerkszeug gehören z. B. Python, Java oder Scala. Typische Technologien, die in den Projekten angewendet werden, sind Spark, Kafka, Hadoop, PostgreSQL, HBase, Cassandra, Elasticsearch, Azure, AWS oder GCloud.

Als Data Scientist findest du für Kunden Zusammenhänge in großen Datenmengen und verschaffst ihnen – sowohl in explorativen Pilot-Projekten, als auch im Produktiv-Einsatz – neue Erkenntnisse. Neben der Modellbildung gehören auch explorative Datenanalysen zu deinen Aufgaben. Die Anwendungsgebiete aus bisherigen Projekten reichen von Forecasting und Recommendation Systems über Clustering- und Classification-Lösungen bis hin zu Fraud Detection. Unsere Data-Science-Projekte bleiben nicht nur trockene Theorie. Wir setzen alle Schritte im Projekt um – von der Analyse bis zum Rollout.

Wenn du Expert:in für NLP, Feature Engineering, Text Mining, Computer Vision, Artificial Intelligence, Deep Learning oder Modellbildung bist und ein breit aufgestelltes technologisches Portfolio aufweist (Python, R, Java, Scala oder SQL), passt du perfekt in unser Team.

Wenn du dich für die Entwicklung komplexer Systeme begeisterst und deine Fähigkeiten um  die Optimierung von IT-Architekturen erweitern willst, dann bist du bei uns genau richtig! Da du Erfahrung aus der Software-Entwicklung mitbringst, kannst du direkt in konkreten Kundenprojekten mitarbeiten. Durch diese Projektpraxis und durch ausgewählte Trainingsmodule eignest du dir das spezifische Know-how für Datenprojekte an. Du lernst, Datenplattformen, -verarbeitungsprozesse und -Services als hochskalierbare, verteilte Systeme in der Cloud, on premises oder hybrid zu entwickeln und alle Anforderungen im Blick zu haben. Mit Technologien wie Spark, Kafka, Hadoop, PostgreSQL, HBase, Cassandra, Elasticsearch, Azure, AWS oder GCloud entwickelst und implementierst du Software-Lösungen zur Verarbeitung polystrukturierter Daten.

Als Business Intelligence Engineer ermöglichst du unseren Kunden mithilfe von BI-Lösungen, Reports und passgenauen Analysen einen einfachen Einstieg in datenbasierte Entscheidungen. Du unterstützt sie bei der Anforderungsanalyse, Architektur und Implementierung von Datenplattformen – in der Cloud, on premise oder hybrid. Als Expert:in für Datenaufbereitung und -visualisierung arbeitest du eng mit den Fachbereichen deiner Kunden zusammen. Je nach individuellem Projektzuschnitt ist es möglich, dass du im Team die Rolle des Projektleiters, Scrum Masters oder Product Owners übernimmst.

Um deine Kenntnisse bei uns direkt im Einsatz in Kundenprojekten weiterentwickeln zu können, ist es uns wichtig, dass du fundiertes methodisches Know-how in den Bereichen BI und Data Warehouses sowie praktische Erfahrungen mit relationalen und analytischen Datenbanken sowie ETL-Tools mitbringst.