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Machine Learning Operations Engineer(m/w/x)
Aufbau und Betrieb einer Model-Serving-Plattform für KI-Modelle, inklusive Entwicklung von Inference APIs. Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit ML Inference & Serving erforderlich. Workation und Sabbaticals möglich.
Anforderungen
- Sehr gute Python-Kenntnisse (Backend / ML Runtime)
- Erfahrung mit ML Inference & Serving (z. B. Triton, TorchServe oder eigene Runtimes)
- Fundiertes Verständnis von Model-Inputs und -Outputs
- Fundiertes Verständnis von Batching vs. Streaming
- Fundiertes Verständnis von FP32 / FP16 / Quantisierung.
- Sicherer Umgang mit Docker und produktiven Deployments.
- Starke Debugging-Fähigkeiten in verteilten ML-Systemen.
- Grundkenntnisse in CUDA / GPU-Computing.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
Aufgaben
- Eine Model-Serving-Plattform aufbauen und betreiben
- Unterschiedlichste Modelltypen und Frameworks integrieren
- Inference APIs (Batch & Streaming) entwickeln
- Robuste Input- und Output-Schemata für ML-Modelle designen
- Performance optimieren (Latenz, Durchsatz, GPU-Auslastung)
- Modelle containerisieren und deployen (Docker, AWS)
Ausbildung
- Abgeschlossene BerufsausbildungODER
- Bachelor-AbschlussODER
- Master-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – fließend
- Englisch – fließend
Tools & Technologien
- Python
- ML Runtime
- ML Inference
- ML Serving
- Triton
- TorchServe
- Docker
- CUDA
- GPU-Computing
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
- Individuelle Modelle
- Homeoffice
- Mobiles Arbeiten
Workation & Sabbatical
- Workation
- Sabbaticals
Lockere Unternehmenskultur
- Open Door
- Teamspirit
- Flache Hierarchien
Weiterbildungsangebote
- Globaler Austausch mit Experten
- Weiterbildung & Zertifizierungen
- Fortbildungen
- Konferenzen
- Zertifizierungen
Sonstige Vorteile
- Job Rad
Betriebliche Altersvorsorge
- Betriebliche Altersvorsorge
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Vollzeitmit HomeofficeSeniorBerlin, Hamburg, Düsseldorf, Erfurt, Stuttgart, Köln, Nürnberg, Frankfurt am Main, Hannover, München - GFT Technologies SE
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Vollzeitmit HomeofficeSeniorEschborn, St. Georgen im Schwarzwald, Konstanz, Stuttgart, Karlsruhe, Bonn
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- Fundiertes Verständnis von Model-Inputs und -Outputs
- Fundiertes Verständnis von Batching vs. Streaming
- Fundiertes Verständnis von FP32 / FP16 / Quantisierung.
- Sicherer Umgang mit Docker und produktiven Deployments.
- Starke Debugging-Fähigkeiten in verteilten ML-Systemen.
- Grundkenntnisse in CUDA / GPU-Computing.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
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- Eine Model-Serving-Plattform aufbauen und betreiben
- Unterschiedlichste Modelltypen und Frameworks integrieren
- Inference APIs (Batch & Streaming) entwickeln
- Robuste Input- und Output-Schemata für ML-Modelle designen
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Ausbildung
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Sprachen
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- ML Runtime
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Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
- Individuelle Modelle
- Homeoffice
- Mobiles Arbeiten
Workation & Sabbatical
- Workation
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Lockere Unternehmenskultur
- Open Door
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Weiterbildungsangebote
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- Zertifizierungen
Sonstige Vorteile
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Betriebliche Altersvorsorge
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Über das Unternehmen
GFT Technologies SE
Branche
IT
Beschreibung
Das Unternehmen ist ein verantwortungsvolles, KI-zentriertes globales Unternehmen im Bereich der digitalen Transformation.
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