|| Remark: The following position requires fluent German language skills (min. level C1), both written and spoken.
Als MLOps Engineer (w/m/d) gestaltest du die technologische Basis für die Entwicklung, Bereitstellung und den Betrieb moderner Data & AI-Plattformen.
Dein Fokus liegt auf der Automatisierung, Skalierung und Governance von Machine-Learning- und KI-Modellen – von der ersten Idee bis zum produktiven Betrieb beim Kunden. Du arbeitest eng mit Data Engineers, Data Scientists und DevSecOps-Spezialist:innen zusammen, um skalierbare, sichere und wiederverwendbare KI-Services zu entwickeln, zu betreiben und kontinuierlich zu optimieren:
- Du unterstützt in den Bereichen Security und Operations – zum Beispiel durch die Automatisierung von Monitoring- und Logging-Lösungen.
- Du stellst betriebliche Aspekte wie Auto-Scaling und Performance-Optimierung sicher (z. B. GPU-/Accelerator-Skalierung).
- Du baust CI/CD-Pipelines für ML-Modelle auf und betreibst sie – inklusive Testing, Deployment und Monitoring.
- Du nutzt und entwickelst MLOps-Tools wie Kubeflow, MLflow und Data Version Control (DVC) weiter.
- Du übernimmst die Verantwortung für das Model-Management (Build, Deployment, Versionierung, Tracking und Serving).
- Du überwachst und bewertest die Modellperformance, z. B. in Bezug auf Qualität, Drift und Best-Fit-Analysen.
- Du stellst ML-/KI-Produkte für die Wiederverwendung in Kundenprojekten bereit.
- Du erstellst technische Dokumentationen, pflegst User Stories und arbeitest aktiv im agilen Projektvorgehen mit.
- Du arbeitest eng mit Data Engineers und DevSecOps-Teams zusammen.
- Du wirkst an konzeptionellen und strategischen Aufgaben rund um Data & AI Governance mit.
