Inserat online seit: 16 Juni
Aufgaben der Stelle
DEINE ROLLE
- Produktionsarchitektur gestalten: Du konzipierst und implementierst skalierbare ML-Architekturen für hochverfügbare Enterprise-Anwendungen.
- Trainings- und Inferenzpipelines entwickeln: Du baust robuste Daten-, Trainings- und Deploymentpipelines mit klarer CI/CD-Integration.
- Modellrobustheit sicherstellen: Du implementierst Monitoring-, Drift-Detection- und Retraining-Mechanismen für produktive Systeme.
- Performance optimieren: Du analysierst Latenz, Skalierungsverhalten und Ressourceneffizienz und optimierst Modelle entsprechend.
- Technische Verantwortung übernehmen: Du steuerst technische Entscheidungen in ML-Projekten und arbeitest eng mit Plattform- und DevOps-Teams zusammen.
DEIN PROFIL
- Erfahrung & Ausbildung: Du verfügst über mindestens fünf Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb produktiver Machine-Learning-Systeme im Enterprise-Umfeld und hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet.
- Fundiertes Fachwissen: Du beherrschst MLOps-Prinzipien, Modellversionierung, Feature Stores und Lifecycle-Management sicher.
- Moderner Tech-Stack: Du arbeitest souverän mit Python, Docker, Kubernetes, MLflow und mindestens einer Hyperscaler-Cloud wie AWS, Azure oder GCP.
- Strukturierte Arbeitsweise: Du arbeitest engineering-orientiert, testgetrieben und mit klarem Fokus auf Skalierbarkeit und Stabilität.
- KI Kompetenz: Du setzt KI-Tools in deinem Fachgebiet souverän ein, bewertest die Ergebnisse kritisch und unterstützt Kunden und adessi dabei, Potenziale von KI zu nutzen.
- Sprachkenntnisse: Du kommunizierst sicher und professionell auf Deutsch sowie Englisch.
