Das sind deine Aufgaben
Du übernimmst die Verantwortung für den stabilen Betrieb, das Monitoring und die Weiterentwicklung unserer unternehmensweiten automatisierten ML Plattform und stellst sicher, dass Machine-Learning-Lösungen zuverlässig in Produktion laufen
Du entwickelst, optimierst und betreibst Machine-Learning-Pipelines auf Basis moderner MLOps-Praktiken und nutzt dabei Tools wie Azure Databricks, MLflow, DevOps (GitHub Actions oder Azure DevOps) und Infrastructure as Code (Terraform)
Du setzt CI/CD?Prozesse für ML-Anwendungen um, automatisierst Deployments und sorgst für transparente, versionierte Artefakte über den gesamten ML-Lifecycle hinweg
Du arbeitest eng mit Data Scientists zusammen und unterstützt dabei, Modelle performant, skalierbar und sicher in Produktionsumgebungen zu überführen.
Du analysierst und behebst technische Probleme in ML-Pipelines, orchestrierst Retraining-Prozesse und erkennst frühzeitig Modell-, Daten- oder Performance-Abweichungen
Du stellst einen effizienten Betrieb sicher, indem du Kosten, Computer-Ressourcen und Infrastruktur sinnvoll planst, überwachst und optimierst.
Du arbeitest an der Weiterentwicklung unserer ML- und AI-Plattform-Architektur mit, integrierst neue Komponenten und bringst aktiv Ideen für Standardisierung und Automatisierung ein
Du dokumentierst Prozesse, Pipelines und Plattformkomponenten transparent und trägst durch deine Expertise zur Stärkung unserer Data-, AI- und MLOps-Community bei
Das bringst du mit
Dein Studium in Informatik, Data Science, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder einem anderen MINT?Fach hast du erfolgreich abgeschlossen – alternativ bringst du eine gleichwertige technische Qualifikation mit, die deine Erfahrung im ML? und Cloud-Umfeld belegt
Du verfügst über mehrjährige praktische Erfahrung als Machine Learning Engineer, MLOps Engineer, Data/AI Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle und hast nachweisliche Erfolge im Betrieb, der Automatisierung und der Weiterentwicklung produktiver ML?Systeme erzielt
Du besitzt fundierte Kenntnisse in Python, Databricks, MLflow, SQL sowie im Umgang mit modernen Cloud- und ML-Services in Azure
Du hast Erfahrung in der Umsetzung von MLOps?Standards sowie im Einsatz von CI/CD?Pipelines (GitHub Actions oder Azure DevOps) und beherrschst Infrastructure as Code, idealerweise mit Terraform
Du bringst ein fundiertes Verständnis für ML?Pipelines, Model Deployment, Feature Stores, Monitoring sowie für den sicheren und skalierbaren Betrieb produktiver Machine?Learning?Lösungen mit
Du arbeitest strukturiert, lösungsorientiert und übernimmst Verantwortung für robuste, zuverlässige und effiziente Plattform- und Pipeline-Prozesse.
Du bist ein Teamplayer mit einer ausgeprägten Hands?on?Mentalität, hoher Eigeninitiative und der Fähigkeit, komplexe technische Zusammenhänge klar und verständlich zu kommunizieren
Du verfügst über gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Das bieten wir dir
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