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Machine Learning Ops Engineer(m/w/x)
Automatisierung von ML-Pipelines und Betrieb von KI-Plattformen mit Kubernetes/OpenShift bei Anbieter von Analytics-, ERP- und EPM-Systemen. Erfahrung in ML-Pipeline-Automatisierung, Kubernetes/OpenShift und GPU-Integration erforderlich. Firmen-Smartphone zur privaten Nutzung und Fahrradleasing.
Requirements
- Abschluss in Informatik, Wirtschaftsingenieurswesen oder vergleichbar
- Erfahrung in Automatisierung von ML-Pipelines, Plattformbetrieb und Orchestrierung mit Kubernetes/OpenShift sowie in der Optimierung von Monitoring- und Logging-Lösungen
- Kenntnisse in Infrastructure-as-Code (Ansible, Terraform), CI/CD-Prozessen, Versionsverwaltung (Git) und GPU-Integration (z. B. NVIDIA) für ressourcenintensive KI-Workloads
- Sicherer Umgang mit Tools wie MLflow, Kubeflow, Airflow sowie Grafana und Kibana für Monitoring und Logging; Erfahrung mit Containerisierung und Virtualisierungstechnologien
- Deutsch und Englisch sehr gut in Wort und Schrift
Tasks
- ML-Pipelines automatisieren
- KI-Plattformen betreiben und skalieren
- Monitoring und Infrastruktur optimieren
- Stabilität der KI-Plattformen sichern
- Fehlerursachen analysieren
- Patch- und Lifecycle-Management verantworten
- ML-Pipelines mit MLflow, Kubeflow oder Airflow automatisieren
- Container-Workloads mit Kubernetes oder OpenShift orchestrieren
- Monitoring- und Logging-Lösungen optimieren
- Dashboards und Filter entwickeln
- Transparenz für Plattform- und Modellperformance sicherstellen
- Infrastrukturprozesse automatisieren
- Infrastructure-as-Code mit Terraform und Ansible umsetzen
- Datenschutz und Rechtemanagement sicherstellen
- Cloud-Lösungen integrieren
- Eng mit Data Scientists, ML Engineers und Entwicklerteams zusammenarbeiten
Education
- Bachelor's degree
Languages
- German – Business Fluent
- English – Business Fluent
Tools & Technologies
- Kubernetes
- OpenShift
- Ansible
- Terraform
- Git
- MLflow
- Kubeflow
- Airflow
- Grafana
- Kibana
Benefits
Modern Equipment
- Firmen-Smartphone zur privaten Nutzung
Company Bike
- Fahrradleasing
Corporate Discounts
- Corporate Benefits
Flexible Working
- Mobile Working
- Teilzeit
- EU Remote Working
Workation & Sabbatical
- Sabbaticals
Team Events
- Mitarbeiter:innen-Events
Mental Health Support
- Well-being Angebote
Healthcare & Fitness
- Gesundheitstage
- Kooperationen mit Fitness-Anbietern
Family Support
- Familienservice
Learning & Development
- Exzellente Weiterbildung
Diverse Work
- Vielfältige Gestaltungsräume
Informal Culture
- Aktive Förderung einer inklusiven Unternehmenskultur
Not a perfect match?
- q.beyond AGFull-timeWith HomeofficeManagementOberhausen, Hamburg, Leipzig, Köln, Darmstadt, Ulm, Augsburg
- MaibornWolff GmbH
Senior AI Engineer(m/w/x)
Full-time/Part-timeWith HomeofficeSeniorLeipzig - Exxeta
DevOps Engineer Financial Services(m/w/x)
Full-timeWith HomeofficeExperiencedBerlin, Hamburg, München, Frankfurt am Main, Leipzig, Stuttgart, Essen, Nürnberg, Mannheim, Karlsruhe - Deloitte GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft
Senior Conversational AI & ML Solution Engineer(m/w/x)
Full-timeWith HomeofficeSeniorLeipzig, Görlitz - ida
DevOps Engineer:in(m/w/x)
Full-time/Part-timeRemoteExperiencedLeipzig
Machine Learning Ops Engineer(m/w/x)
Automatisierung von ML-Pipelines und Betrieb von KI-Plattformen mit Kubernetes/OpenShift bei Anbieter von Analytics-, ERP- und EPM-Systemen. Erfahrung in ML-Pipeline-Automatisierung, Kubernetes/OpenShift und GPU-Integration erforderlich. Firmen-Smartphone zur privaten Nutzung und Fahrradleasing.
Requirements
- Abschluss in Informatik, Wirtschaftsingenieurswesen oder vergleichbar
- Erfahrung in Automatisierung von ML-Pipelines, Plattformbetrieb und Orchestrierung mit Kubernetes/OpenShift sowie in der Optimierung von Monitoring- und Logging-Lösungen
- Kenntnisse in Infrastructure-as-Code (Ansible, Terraform), CI/CD-Prozessen, Versionsverwaltung (Git) und GPU-Integration (z. B. NVIDIA) für ressourcenintensive KI-Workloads
- Sicherer Umgang mit Tools wie MLflow, Kubeflow, Airflow sowie Grafana und Kibana für Monitoring und Logging; Erfahrung mit Containerisierung und Virtualisierungstechnologien
- Deutsch und Englisch sehr gut in Wort und Schrift
Tasks
- ML-Pipelines automatisieren
- KI-Plattformen betreiben und skalieren
- Monitoring und Infrastruktur optimieren
- Stabilität der KI-Plattformen sichern
- Fehlerursachen analysieren
- Patch- und Lifecycle-Management verantworten
- ML-Pipelines mit MLflow, Kubeflow oder Airflow automatisieren
- Container-Workloads mit Kubernetes oder OpenShift orchestrieren
- Monitoring- und Logging-Lösungen optimieren
- Dashboards und Filter entwickeln
- Transparenz für Plattform- und Modellperformance sicherstellen
- Infrastrukturprozesse automatisieren
- Infrastructure-as-Code mit Terraform und Ansible umsetzen
- Datenschutz und Rechtemanagement sicherstellen
- Cloud-Lösungen integrieren
- Eng mit Data Scientists, ML Engineers und Entwicklerteams zusammenarbeiten
Education
- Bachelor's degree
Languages
- German – Business Fluent
- English – Business Fluent
Tools & Technologies
- Kubernetes
- OpenShift
- Ansible
- Terraform
- Git
- MLflow
- Kubeflow
- Airflow
- Grafana
- Kibana
Benefits
Modern Equipment
- Firmen-Smartphone zur privaten Nutzung
Company Bike
- Fahrradleasing
Corporate Discounts
- Corporate Benefits
Flexible Working
- Mobile Working
- Teilzeit
- EU Remote Working
Workation & Sabbatical
- Sabbaticals
Team Events
- Mitarbeiter:innen-Events
Mental Health Support
- Well-being Angebote
Healthcare & Fitness
- Gesundheitstage
- Kooperationen mit Fitness-Anbietern
Family Support
- Familienservice
Learning & Development
- Exzellente Weiterbildung
Diverse Work
- Vielfältige Gestaltungsräume
Informal Culture
- Aktive Förderung einer inklusiven Unternehmenskultur
About the Company
Deloitte GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft
Industry
Consulting
Description
Das Unternehmen unterstützt mit Analytics-, ERP- und EPM-Systemen bei strategischen und operativen Entscheidungen.
Not a perfect match?
- q.beyond AG
Lead AI Governance & Platform Engineer(m/w/x)
Full-timeWith HomeofficeManagementOberhausen, Hamburg, Leipzig, Köln, Darmstadt, Ulm, Augsburg - MaibornWolff GmbH
Senior AI Engineer(m/w/x)
Full-time/Part-timeWith HomeofficeSeniorLeipzig - Exxeta
DevOps Engineer Financial Services(m/w/x)
Full-timeWith HomeofficeExperiencedBerlin, Hamburg, München, Frankfurt am Main, Leipzig, Stuttgart, Essen, Nürnberg, Mannheim, Karlsruhe - Deloitte GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft
Senior Conversational AI & ML Solution Engineer(m/w/x)
Full-timeWith HomeofficeSeniorLeipzig, Görlitz - ida
DevOps Engineer:in(m/w/x)
Full-time/Part-timeRemoteExperiencedLeipzig