Über die Rolle
Als MLOps Engineer schlagen Sie die Brücke zwischen Data Science und Betrieb.
Der Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau einer robusten, skalierbaren Infrastruktur für Training, Deployment und Monitoring von ML-Modellen.
Sie arbeiten eng mit Data Scientists und DevOps-Teams zusammen, um den ML-Lebenszyklus zu optimieren.
Ihre Aufgaben
- ML-Pipelines für Training und Inferenz konzipieren und umsetzen
- Systeme für Modellversionierung und Experiment-Tracking aufbauen und betreiben
- Modelle mit Monitoring und Alerting in die Produktion bringen
- Modellleistung und Ressourcennutzung optimieren
- ML-Workflows sowie CI/CD für das Modell-Deployment automatisieren
Die ersten 90 Tage
- Die bestehende ML-Infrastruktur verstehen und Verbesserungspotenziale identifizieren
- Monitoring und Alerting für produktive Modelle einführen
- MLOps-Best-Practices und Dokumentation etablieren
Erwartetes Ergebnis: Nach 90 Tagen verantworten Sie die ML-Infrastruktur und treiben ein effizienteres Modell-Deployment voran.
Herausforderungen
- Unterschiedliche ML-Workloads mit wechselndem Ressourcenbedarf steuern
- Zuverlässigkeit und Leistung der Modelle in der Produktion sicherstellen
- Mit der schnellen Entwicklung von MLOps-Tools und -Praktiken Schritt halten
Anforderungen
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in DevOps, Infrastruktur oder ML Engineering
- Fundierte Kenntnisse in Docker, Kubernetes und Cloud-Plattformen
- Erfahrung mit ML-Frameworks und Model Serving (MLflow, Kubeflow, TensorFlow Serving)
- Programmierkenntnisse in Python und Infrastructure-as-Code-Tools
- Verständnis des Lebenszyklus und Monitorings von ML-Modellen
Nicht Teil dieser Rolle
- ML-Modelle von Grund auf entwickeln (unterstützende Rolle für Data Scientists)
- Endanwender-Support
- Hardwarewartung
Was wir bieten
- Arbeit mit modernsten MLOps-Technologien
- Budget für Cloud- und ML-Zertifizierungen
- Flexible Remote-Arbeit
- Eine kollegiale Engineering-Kultur
Über uns
Wir entwickeln Technologielösungen mit klarem Fokus auf Qualität, Zusammenarbeit und nachhaltiges Wachstum. Unsere Arbeitskultur basiert auf Professionalität, Vertrauen und Offenheit auf allen Ebenen.