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Head of ML / AI Platform (d/w/m)

Zeitverlag Gerd Bucerius GmbH & Co. KG · Hamburg

de
Python Google Cloud Platform Vertex AI Kubernetes Helm Terraform OpenTofu Pulumi Flux Argo CD scikit-learn Huggingface PyTorch TensorFlow MLflow Airflow Argo Workflows Kubeflow DVC Vector Databases Cloud IAM Workload Identity Cloud Networking Cloud Storage

Stellenbeschreibung

Über die Position

Die ZEIT Verlagsgruppe sucht ab sofort einen Head of ML / AI Platform (d/w/m) in Vollzeit am Standort Hamburg. Sie leiten ein neu aufzubauendes Team, das zentrale KI‑Dienste für interne Anwendungsfälle und Produkte bereitstellt.

Hauptaufgaben

  • Führung und Aufbau eines spezialisierten ML/AI‑Teams (derzeit zwei Kolleg:innen) inklusive Weiterentwicklung von Kompetenzen.
  • Auswahl, Aufbau und Betrieb einer skalierbaren ML/AI‑Ops‑Plattform auf Google Cloud und Kubernetes, inkl. Definition von Standards für Entwicklung, Deployment und Monitoring.
  • Integration von KI‑Modellen in produktive Anwendungen und bestehende IT‑Landschaften als technischer Enabler.
  • Bereitstellung von ML/AI‑spezifischen Datenbanken und enge Abstimmung mit Data Science, DevOps, Software Engineering und Fachbereichen.

Anforderungsprofil

  • Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Data Science oder vergleichbare Qualifikation.
  • Praktische Erfahrung in agilen Arbeitsumgebungen (Scrum, Kanban) und Zusammenarbeit mit Product Ownern und interdisziplinären Teams.
  • Softwareentwicklung mit Python und Nutzung von Bibliotheken wie Huggingface, scikit‑learn, PyTorch oder TensorFlow.
  • Fundierte Kenntnisse in Cloud‑Native‑Umgebungen, vorzugsweise Google Cloud Platform (IAM, Workload Identity, Networking, Storage, Vertex AI).
  • Erfahrung mit Infrastructure‑as‑Code (Terraform, OpenTofu, Pulumi) und GitOps‑Prinzipien (Flux, Argo CD).
  • Tiefe Kenntnisse in Kubernetes, Container‑Deployment (Helm) und Management von CPU‑/GPU‑Workloads.
  • Erfahrung im Aufbau von ETL‑ und Datenpipelines sowie Workflow‑Orchestrierung (Airflow, Argo Workflows, Kubeflow).

Erforderliche Kenntnisse

  • Führungserfahrung mit Hands‑on‑Mentalität in kleinen technischen Teams.
  • Praxis mit MLOps‑Tools (MLflow, DVC, Weights & Biases, Vector‑Databases) und Good Practices.
  • Erfahrung im Umgang mit Large Language Models (LLMs) und Retrieval‑Augmented‑Generation‑Architekturen.

Questions fréquentes

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Source : ats:softgarden

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Veröffentlicht vor 1 Woche

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