Machine Learning ist schon lange dein Ding – aber jetzt suchst du neue Herausforderungen? Wenn du mit MLOps und DevOps komplexe Lösungen operativ und skalierbar bei Kunden zum Laufen bringen willst und auch nicht vor Deep Learning zurückschreckst, bist du bei uns genau richtig: als Senior Machine Learning Engineer mit Fokus auf DevOps & MLOps!
Konzeptionelle Beratung
Als Machine Learning Engineer DevOps/MLOps berätst und unterstützt du unsere Kunden bei der Konzeption ihrer Infrastruktur auf Basis der vorhandenen oder neuer IT-Infrastruktur
Als Teil eines hochqualifizierten Teams stellst du sicher, dass im Rahmen von ML-Projekten skalierbare IT-Infrastrukturen in der Cloud oder on-premises erstellt werden
Machine Learning Engineering
Du baust robuste Data Pipelines mit Daten aus den Bestandssystemen unserer Kunden sowie robuste und reproduzierbare Machine Learning-Pipelines
Du führst automatisiertes Testing & Deployment mit CI/CD-Pipelines durch
Operationalisierung
Du integrierst ML-Modelle in die Infrastruktur des Kunden und stellst den Betrieb sicher
Du bist verantwortlich für die Ausfallsicherheit der ML-Modelle und stellst unseren Kunden ein entsprechendes Monitoring (ML-Infrastruktur / Applikationen / fachliches Monitoring) zur Verfügung
Dein Profil
Du hast mind. vier Jahre Berufserfahrung als Machine Learning Expert/Scientist oder DevOps Engineer im ML-Kontext oder in ähnlichen Bereichen
Aktuelle technische Entwicklungen und Tools im Bereich Machine Learning verfolgst du proaktiv und hast Interesse, dich in diesem Bereich kontinuierlich weiterzubilden
Du hast sehr gute Kenntnisse in Machine Learning & Deep Learning mit Bibliotheken wie scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow
Du hast praktische Erfahrung mit dem Deployment von Machine Learning-Modellen
Mit Container-Technologien wie Docker & Kubernetes und mindestens einer Cloud-Plattform (z. B. Azure, AWS, GCP) kennst du dich bestens aus
Du weißt, wie du Testing, Deployment und Monitoring für ML-Modelle effektiv aufsetzen und automatisieren kannst
Wünschenswert sind Erfahrungen mit Tools wie z. B. Terraform, Elasticsearch, Prometheus, Splunk, Spark, Kafka, Airflow, MS SQL oder Azure DevOps-Pipelines
Du kommunizierst überzeugend und effizient in deutscher und englischer Sprache und hast exzellente Fähigkeiten in der Analyse und Lösung komplexer Fragestellungen
Du hast Spaß daran, in einem flexiblen Mix aus Homeoffice, an unserem Standort in Bonn oder bei Kunden vor Ort zu arbeiten
Warum wir?
Du bist in Kundenprojekten von der Konzeption über das Data Engineering bis hin zur Operationalisierung dabei und dafür verantwortlich, dass komplexe ML-Lösungen ihre Wirkung entfalten
Wir legen dabei Wert auf maßgeschneiderte Lösungen statt auf Konzepte von der Stange
Du arbeitest durchschnittlich an zwei Kundenprojekten gleichzeitig, sodass du dich intensiv mit den Anforderungen beschäftigen kannst und siehst, wie deine Lösungen ihre Wirkung entfalten
Mit deinen zukünftigen Kolleg:innen tauschst du dich fachlich auf Augenhöhe aus und erhältst Budget für eure eigenen Innovationsprojekte
Du wächst bei uns fachlich und persönlich durch speziell auf dich abgestimmte Weiterbildungen, Zertifizierungen und Laufbahnprogramme
Abwechslung im Arbeitsalltag bringt die Vielfalt unserer Kunden aller Branchen, vom großen Mittelstand bis zum DAX-Konzern
Neben einem attraktiven Fixgehalt zzgl. Umsatz- und Ergebnisbeteiligung kannst du Überstunden ausgleichen und Reisezeiten als Arbeitszeit buchen
Durch freie Wahl des Arbeitsorts und flexible Arbeitszeit gestaltest du deinen Arbeitsalltag passend zu deinem Lebensstil
Dich erwarten außerdem ein top ausgestatteter Arbeitsplatz, JobRad, GamesNights, Grillen auf unserer Dachterrasse, Team-Aktionen mit unternehmungslustigen Kolleg:innen, Sommerfeste mit deinen Familienmitgliedern und viele weitere Benefits
