Zum nächstmöglichen Zeitpunkt suchen wir Sie als Associate MLOps Platform Engineer für den Standort Berlin. Unterstützung bei der Weiterentwicklung und dem Betrieb unserer MLOps-Plattform (Cloud & On-Premise) Mitarbeit an der Implementierung von Monitoring-Lösungen zur Überwachung von Performance und Status der bereitgestellten Modelle Entwicklung und Pflege von CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Test, Integration und Bereitstellung von ML-Modellen Anwendung grundlegender Sicherheitsprinzipien, um sowohl die Modelle als auch die von ihnen verarbeiteten Daten zu schützen Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists und Platform Engineers, um Modellanforderungen und Systembeschränkungen zu verstehen Dokumentation von Bereitstellungsprozessen, Konfigurationen und Systemarchitekturen Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik bzw. einer vergleichbaren Studienrichtung alternativ eine IT-technische Berufsausbildung mit einschlägiger Berufserfahrung Fundiertes Wissen im Umgang mit Docker/Kubernetes; idealerweise Erfahrung mit Red Hat Openshift Erfahrung mit MLOps-Paradigmen und MLOps-Tools wie Airflow, Kubeflow, MLFlow etc. Praktische Erfahrung mit KI-Frameworks wie (TensorFlow, PyTorch) und Libraries (Transformers, DeepSpeed, etc.) Sichere Kenntnisse im Umgang mit Python, SQL, Bash und anderen Skriptsprachen, die für die Arbeit mit KI und Sprachmodellen unerlässlich sind Selbstmotivation, Kommunikationsvermögen und gute Teamzusammenarbeit