Beschreibung

In dieser Rolle als Machine Learning Ops Engineer arbeitest du an der Entwicklung und dem Betrieb von skalierbaren ML-Pipelines und automatisierst die Infrastruktur. Du kooperierst eng mit Data Engineers und Software-Teams, um Anforderungen in effektive ML-Lösungen zu übersetzen.

Anforderungen

• •Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science oder abgeschlossene IT-Berufsausbildung oder gleichwertige Praxiserfahrung
• •4 Jahre IT-Erfahrung, substanzielle Praxis in ML-Entwicklung oder ML-Ops
• •Sehr gute Python-Skills, Erfahrung mit gängigen ML-Frameworks (z. B. PyTorch oder TensorFlow)
• •Routine in Cloud-Umgebungen, idealerweise AWS, und Linux-Administration
• •Vertraut mit CI/CD, IaC und Containern (Git, GitLab/GitHub Actions, Terraform, Docker, Kubernetes)
• •Analytische, lösungsorientierte Arbeitsweise, starke Kommunikation und Ownership-Mindset

Aufgaben

• •Skalierbare ML-Pipelines aufbauen und weiterentwickeln
• •Infrastruktur und Deployments automatisieren
• •Feature Stores und Modell-Registries entwickeln und betreiben
• •Anforderungen in ML-Lösungen übersetzen
• •Data und Model Monitoring durchführen
• •Drift-Erkennung und Alerting implementieren
• •Kontinuierliche Optimierung vornehmen
• •Wissen im Team weitergeben

Tools & Technologien

Benefits