* Erfahrung & Fundament: Du verfügst über eine solide Basis im Software Engineering und Machine Learning. Du bringst mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in den Bereichen MLOps, DevOps oder Data Engineering mit.
* Python-Experte: Du beherrschst Python fließend und hast eine Leidenschaft für sauberen, wartbaren und gut getesteten Code. Im besten Fall hast du bereits Erfahrung mit der ML-Library PyTorch.
* Infrastruktur-Profi: Du bist sicher im Umgang mit Docker und Kubernetes und beherrschst Infrastructure as Code mit Terraform.
* Cloud-Native: Du hast praktische Erfahrung mit mindestens einem großen Cloud-Provider (AWS, GCP oder Azure) sowie im Aufbau und Management von CI/CD-Pipelines.
* ML-Interesse: Du hast ein grundlegendes Verständnis von Deep Learning und KI-Workflows. Idealerweise hast du bereits mit MLOps-Tools wie MLflow, Kubeflow oder Cloud-Lösungen wie SageMaker/Vertex AI gearbeitet.
* Monitoring-Mindset: Du hast Erfahrung mit Monitoring- und Observability-Stacks (z. B. Prometheus, Loki, Grafana) und verstehst DevOps-Prinzipien.
* Macher-Mentalität: Komplexe technische Herausforderungen löst du proaktiv, zuverlässig und eigenständig mit pragmatischen, skalierbaren Lösungen.
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