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(senior) mlops engineer (m/w/d)

Berlin
Festanstellung
Bundesdruckerei
Ingenieur
Inserat online seit: Veröffentlicht vor 12 Std.
Beschreibung

Zum nächstmöglichen Zeitpunkt suchen wir Sie als (Senior) MLOps Engineer für den Standort Berlin.

Ihr Aufgabenbereich
Technische Leitung und strategische Weiterentwicklung der MLOps-Infrastruktur und -Services
Verantwortung für den Aufbau und Betrieb komplexer, hochverfügbarer Machine-Learning-Pipelines (inkl. CI/CD/CT sowie GitOps)
Konzeption und Entwicklung datenintensiver, cloudnativer Applikationen und Self-Service-Plattformkomponenten für Data Science und Machine Learning (inkl. GenAI)
Erstellung und Umsetzung von Konzepten in den Bereichen Modell-Monitoring, Datadrift-Erkennung, automatisiertes Retraining und Rollback-Strategien
Kontinuierliche Verbesserung der Infrastruktur, Automatisierung und Performance-Optimierung
Enge Zusammenarbeit mit Architekten, Data Scientists, DevOps Engineers und weiteren Stakeholdern zur Sicherstellung eines skalierbaren, resilienten und sicheren ML-Betriebs
Mitarbeit und technische Führung in einem crossfunktionalen Team innerhalb eines agilen Projekts
Ihr Profil
Abgeschlossenes Studium der Informatik oder eines vergleichbaren technischen Studiengangs - alternativ eine Ausbildung zum Fachinformatiker mit fundierter praktischer Berufserfahrung
Umfassende Berufserfahrung im DevOps Engineering, idealerweise mit Schwerpunkt im MLOps-Umfeld
Tiefgehende technische Expertise im Umgang mit Containern und Orchestrierungstools (Docker, Kubernetes, OpenShift, Helm) sowie mit cloud-nativen Architekturen
Erfahrung in der Konzeption, Umsetzung und dem Betrieb von CI/CD/CT-Pipelines, GitOps-Lösungen (z. B. ArgoCD), Infrastructure as Code (z. B. OpenTofu) und Monitoring-Tools (z. B. Prometheus, Grafana, ELK)
Praktische Erfahrung im Einsatz gängiger MLOps-Tools (z. B. MLflow, Argo Workflows, JupyterHub) sowie in der produktiven Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen sowie LLMs mittels Model-Serving-Frameworks (z. B. BentoML, FastAPI, vLLM)
Solide Programmierkenntnisse in Python, insbesondere im Umfeld von Data-Science- und Machine-Learning-Frameworks
Ausgeprägte Fähigkeit zur strukturierten Problemlösung, hohe Eigenverantwortung und starke Kommunikationskompetenz
Sehr gute Deutschkenntnisse (Niveau C1) sowie ergänzende Englischkenntnisse (Niveau B2)

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