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CO
Comma Soft
23d ago

Senior Consultant MLOps Engineering(m/w/x)

Bonn
Full-timeWith Home OfficeSenior
AI/ML
Data Science

Description

In dieser Rolle bist du der technische Experte für MLOps, der Plattformen und Pipelines aufbaut, Data Science Teams unterstützt und sicherstellt, dass Machine Learning Modelle erfolgreich in Produktion gehen. Du arbeitest an der Schnittstelle zwischen verschiedenen Disziplinen und gestaltest innovative Lösungen für den gesamten Machine Learning Lifecycle.

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Requirements

  • Masterstudium oder Promotion in MINT-Fächern
  • Mindestens 4 Jahre relevante Berufserfahrung, idealerweise als (Senior) Consultant bei einer IT-Beratung
  • Sehr gute Kenntnisse in Python
  • Sichere Kenntnisse in Bash- bzw. Shell-Skripting
  • Erste Erfahrungen mit Ruby, Go oder Rust von Vorteil
  • Tiefes Verständnis von Containerisierung mit Docker
  • Sehr gute Kenntnisse in Kubernetes
  • Erfahrung mit MLOps-Plattformen wie Kubeflow und MLflow
  • Vertrautheit mit CI/CD-Tools wie GitLab CI/CD, GitHub Actions oder Jenkins
  • Grundlegendes Verständnis von GitOps-Ansätzen
  • Routiniert mit Infrastructure as Code, insbesondere mit Terraform und Ansible
  • Fundierte Erfahrung mit mindestens einer großen Cloud-Plattform
  • Einrichtung von Monitoring- und Logging-Lösungen wie Prometheus oder Grafana
  • Überzeugende Kommunikation in deutscher und englischer Sprache
  • Spaß an flexiblem Arbeiten im Homeoffice und vor Ort

Education

Master's degree
OR
Doctoral / PhD

Work Experience

2 - 5 years

Tasks

  • Technische Konzeption und Umsetzung von MLOps-Infrastrukturen
  • Plattformen und Pipelines aufbauen
  • Tools konfigurieren und notwendigen Code schreiben
  • Data Science Teams bei der Nutzung von MLOps-Plattformen unterstützen
  • Technische Anforderungen mit Stakeholdern abstimmen
  • Aktuelle Technologien im Bereich MLOps und DevOps bewerten
  • MLOps-Plattformen konzipieren, entwickeln und warten
  • Skalierbares Deployment von Machine Learning Modellen unterstützen
  • Workflows durch CI/CD-Pipelines automatisieren
  • Zentrale MLOps-Tools wie MLflow integrieren und betreiben
  • GitOps-Praktiken für automatisierte Auslieferung implementieren
  • Monitoring- und Logging-Lösungen aufbauen und weiterentwickeln
  • DevSecOps-Prozesse aktiv mitgestalten

Tools & Technologies

PythonBashDockerKubernetesKubeflowMLflowGitLab CI/CDGitHub ActionsJenkinsTerraformAnsiblePrometheusGrafana

Languages

GermanBusiness Fluent

EnglishBusiness Fluent

Benefits

Competitive Pay

  • Attraktives Fixgehalt

Bonuses & Incentives

  • Umsatzbeteiligung
  • Ergebnisbeteiligung

More Vacation Days

  • Überstunden ausgleichen

Flexible Working

  • Reisezeiten als Arbeitszeit buchen
  • Freie Wahl des Arbeitsorts
  • Flexible Arbeitszeit

Diverse Work

  • Vielfalt der Kundenprojekte

Additional Allowances

  • Budget für Innovationsprojekte

Learning & Development

  • Weiterbildungen
  • Zertifizierungen

Career Advancement

  • Laufbahnprogramme

Modern Equipment

  • Top ausgestatteter Arbeitsplatz

Other Benefits

  • JobRad

Healthcare & Fitness

  • Body & Mind Workout

Team Events

  • GamesNights
  • Grillen auf der Dachterrasse
  • Team-Aktionen
  • Sommerfeste
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