Senior MLOps Engineer (m/w/d)

Über die Position

Als Senior MLOps Engineer verantwortest du den gesamten Produktionslebenszyklus von Machine‑Learning‑ und KI‑Systemen. Du unterstützt Teams dabei, experimentelle Modelle in einen stabilen, überwachten und reproduzierbaren Betrieb zu überführen.

Hauptaufgaben

• Entwicklung und Pflege automatisierter Pipelines für Training, Evaluation, Release, Serving, Monitoring und Rollback von Modellen und LLM‑basierten Systemen.
• Implementierung von Observability‑Mechanismen für Modellqualität, Data Drift, Systemperformance, Nutzung und Kosten.
• Aufbau sicherer, cloud‑nativer Umgebungen mit Container‑Technologien, Orchestrierung und Infrastructure as Code.
• Lösen von Produktionsproblemen und Steigerung der operativen Resilienz durch Incident‑Learning und Automatisierung.
• Weiterentwicklung wiederverwendbarer MLOps‑Patterns, Standards und Accelerators für AI‑Delivery‑Projekte.

Anforderungsprofil

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder einem vergleichbaren Fach.
• 3–6 Jahre Erfahrung in MLOps, DevOps oder Machine‑Learning‑Engineering.
• Praxis in der Operationalisierung von Modellen mit TensorFlow, PyTorch oder Scikit‑learn.
• Sehr gute Python‑Kenntnisse und fundiertes Verständnis von Softwareentwicklungsprozessen.
• Erfahrung mit Cloud‑Plattformen (AWS, Azure, GCP) sowie Containerisierung (Docker) und Orchestrierung (Kubernetes).
• Fließende Englischkenntnisse; weitere Sprachkenntnisse von Vorteil.

Erforderliche Kenntnisse

• Python
• TensorFlow
• PyTorch
• Scikit‑learn
• AWS, Azure, GCP
• Docker
• Kubernetes
• Infrastructure as Code

Was wir bieten

• Attraktives Gehaltspaket mit Beteiligungen am Unternehmenserfolg.
• Investitionsmöglichkeiten und Programme zur persönlichen Weiterentwicklung.
• Flexibles, hybrides Arbeitsmodell in einem diversen und familienfreundlichen Umfeld.
• Enge Zusammenarbeit mit Gründern und Partnern sowie schnelle Verantwortungsübernahme.