Beschreibung
Beschreibung
Für ein spannendes KI-Vorhaben bei meinem Endkunden suche ich ab sofort einen MLOps-Spezialistin (m/w/d) mit tiefgreifender Erfahrung in der Automatisierung und Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen. Ziel ist es, robuste, skalierbare und produktionsreife ML-Umgebungen zu schaffen, in denen Daten, Modelle und Code versionssicher verwaltet und KI-Systeme langfristig leistungsfähig gehalten werden können.
Ihre Aufgaben:
• Automatisierung von Trainingsprozessen und ML-Pipelines
• Deployment und Wartung von ML-Modellen in produktiven Systemen
• Versionierung von Daten, Modellen und Code-Komponenten (CI/CD)
• Sicherstellung der Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit produktiver KI-Systeme
• Monitoring der Modellleistung und Bewertung von Qualitätseinbußen
• Durchführung von Retraining-Zyklen und Vergleich alternativer Optimierungsmaßnahmen
• Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Engineers und Cloud-Architekten
Das bringen Sie mit:
• Mindestens 3 Jahre relevante Berufserfahrung in MLOps, ML Engineering oder vergleichbarer Tätigkeit (alternativ abgeschlossene Ausbildung mit 5 Jahren Berufspraxis in Anwendungsentwicklung sowie Daten- & Prozessanalyse)
• Erfahrung im öffentlichem Sektor
• Erfahrung in der Automatisierung von ML-Pipelines sowie im CI/CD von ML-Modellen
• Kenntnisse in Monitoring, Logging und Modell-Retraining-Strategien
• Sicherer Umgang mit Tools wie MLflow, Kubeflow, DVC, Docker, Kubernetes o.?ä.
• Fundiertes Verständnis moderner Cloud-Plattformen (z.?B. AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML)
• Idealerweise Erfahrung mit DataOps- und DevOps-Schnittstellen
• Sehr gute Programmierkenntnisse (z.?B. Python, Bash, ggf. auch YAML, Terraform etc.)
• Sprachkenntnisse: Deutsch mind. C1 oder Englisch mind. C1 (gemäß Gemeinsamer Europäischer Referenzrahmen)
Skills: Python | MLflow | Kubeflow | Docker | Kubernetes | CI/CD | GCP | AWS | Azure ML | MLOps | Model Monitoring
Projektsprache: Deutsch
Sie möchten die Brücke zwischen Data Science und produktivem Einsatz von KI schlagen – und Modellqualität langfristig sichern? Dann freue ich mich auf Ihren aktuellen Lebenslauf (bitte als Word-Dokument) an:
Wir sind ein spezialisierter Personalvermittler. Alle Fachbegriffe sind neutral zu verstehen – wir freuen uns über Bewerbungen unabhängig von Alter, Geschlecht oder Herkunft.
Für ein spannendes KI-Vorhaben bei meinem Endkunden suche ich ab sofort einen MLOps-Spezialistin (m/w/d) mit tiefgreifender Erfahrung in der Automatisierung und Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen. Ziel ist es, robuste, skalierbare und produktionsreife ML-Umgebungen zu schaffen, in denen Daten, Modelle und Code versionssicher verwaltet und KI-Systeme langfristig leistungsfähig gehalten werden können.
Ihre Aufgaben:
• Automatisierung von Trainingsprozessen und ML-Pipelines
• Deployment und Wartung von ML-Modellen in produktiven Systemen
• Versionierung von Daten, Modellen und Code-Komponenten (CI/CD)
• Sicherstellung der Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit produktiver KI-Systeme
• Monitoring der Modellleistung und Bewertung von Qualitätseinbußen
• Durchführung von Retraining-Zyklen und Vergleich alternativer Optimierungsmaßnahmen
• Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Engineers und Cloud-Architekten
Das bringen Sie mit:
• Mindestens 3 Jahre relevante Berufserfahrung in MLOps, ML Engineering oder vergleichbarer Tätigkeit (alternativ abgeschlossene Ausbildung mit 5 Jahren Berufspraxis in Anwendungsentwicklung sowie Daten- & Prozessanalyse)
• Erfahrung im öffentlichem Sektor
• Erfahrung in der Automatisierung von ML-Pipelines sowie im CI/CD von ML-Modellen
• Kenntnisse in Monitoring, Logging und Modell-Retraining-Strategien
• Sicherer Umgang mit Tools wie MLflow, Kubeflow, DVC, Docker, Kubernetes o.?ä.
• Fundiertes Verständnis moderner Cloud-Plattformen (z.?B. AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML)
• Idealerweise Erfahrung mit DataOps- und DevOps-Schnittstellen
• Sehr gute Programmierkenntnisse (z.?B. Python, Bash, ggf. auch YAML, Terraform etc.)
• Sprachkenntnisse: Deutsch mind. C1 oder Englisch mind. C1 (gemäß Gemeinsamer Europäischer Referenzrahmen)
Skills: Python | MLflow | Kubeflow | Docker | Kubernetes | CI/CD | GCP | AWS | Azure ML | MLOps | Model Monitoring
Projektsprache: Deutsch
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