Machine Learning Engineer (m/w/d) – Abteilung IT-Services

Veterinärmedizinische Universität Wien; Wien; Vor Ort; EUR 35.000 - 42.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Top-Universität

Stabiler Arbeitgeber

Attraktiver Campus

Weiterbildungsmöglichkeiten

Gesundheitsförderung

Diversitätskultur

Kinderbetreuungsangebote

Zusatzleistungen

Mitarbeiter-Events

Zusammenfassung

Die Veterinärmedizinische Universität Wien sucht eine/n Machine Learning Engineer (m/w/d) zur Entwicklung und Produktivsetzung von ML-/LLM-Lösungen. Sie arbeiten eng mit Data-Platform- und Backend-Engineering sowie Forschungsgruppen zusammen und gestalten eine moderne KI-Entwicklungspipeline aktiv mit.

Zu den Aufgaben gehören Aufbau von Inferenz-Infrastruktur, Modell-Qualitätssicherung, Experiment-Tracking, Deployment sowie Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Master- oder Diplom-Studium (Universität/FH) oder gleichwertige Qualifikation.
• Mehrjährige Berufserfahrung in der Entwicklung und Produktivsetzung von Machine-Learning-Lösungen.
• Sehr gute Python-Kenntnisse.
• Praktische Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow/JAX).
• Aktive DevOps-Erfahrung (CI/CD, Containerisierung, Deployment von Modellen).
• Gute Englischkenntnisse (B2) und Deutschkenntnisse (B2).

Aufgaben

• Konzeption, Entwicklung und produktiver Betrieb von ML- und LLM-basierten Lösungen (Dokument- und Bildverarbeitung, Assistenzsysteme).
• Aufbau und Betrieb von On-Premises-Inferenz-Infrastruktur für KI-Modelle (Serving, Skalierung, Monitoring).
• Auswahl, Evaluierung und Qualitätssicherung von Modellen für konkrete Anwendungsfälle.
• Nutzung und Weiterentwicklung der HPC-Infrastruktur für Training und Rechenworkloads.
• Aufbau von MLOps-Praktiken (Versionierung, Experiment-Tracking, automatisiertes Deployment).
• Zusammenarbeit mit Data-Platform- und Backend-Engineering sowie Forschungsgruppen.

Kenntnisse

Python

Deep-Learning

DevOps

Englisch (B2)

Deutsch (B2)

Ausbildung

Masterabschluss / Diplom in relevantes Fachgebiet

Tools

Slurm

Kubernetes

Triton Inference Server

vLLM/Ollama

HuggingFace-Ökosystem

MLflow

Weights & Biases

CUDA

Jobbeschreibung

Die Vetmeduni arbeitet in der Lehre, in der Forschung und in ihren Dienstleistungsangeboten an der Sicherstellung der Tiergesundheit in Österreich. Wir verstehen diese Aufgabe als Beitrag zur Gesunderhaltung des Menschen und seiner tierischen Begleiter sowie zur Produktion gesunder Nahrungsmittel.

Zur Erfüllung dieser Aufgabe sucht unsere Abteilung IT-Services, eine:n

Machine Learning Engineer (m/w/d)

Einstufung: IVa
Beschäftigungsausmaß: 40 Wochenstunden
Dauer des Dienstverhältnisses: unbefristet
Bewerbungsfrist NEU: 26.08.2026
Kennzahl: 2026/0197

Aufgaben

• Konzeption, Entwicklung und produktiver Betrieb von Machine-Learning- und LLM-basierten Lösungen (z. B. Dokument- und Bildverarbeitung, Assistenzsysteme, Automatisierungen)
• Aufbau und Betrieb von On-Premises-Inferenz-Infrastruktur für KI-Modelle (Modell-Serving, Skalierung, Monitoring)
• Auswahl, Evaluierung, Anpassung (z. B. Fine-Tuning, Prompting-Strategien) und Qualitätssicherung von Modellen für konkrete Anwendungsfälle
• Nutzung, Mitgestaltung und Unterstützung des Betriebs der HPC-Infrastruktur für Trainings- und Rechenworkloads
• Aufbau von MLOps-Praktiken: Versionierung, Experiment-Tracking, automatisiertes Deployment und Monitoring von Modellen
• Mitgestaltung und Weiterentwicklung einer modernen, KI-unterstützten Entwicklungspipeline
• Enge Zusammenarbeit mit Data-Platform- und Backend-Engineering sowie mit Forschungsgruppen und Fachbereichen
• Berücksichtigung von Datenschutz-, Informationssicherheits- und ethischen Anforderungen beim Einsatz von KI

Erforderliche Ausbildung, Qualifikationen und Kenntnisse

• Abgeschlossenes einschlägiges Master- oder Diplom-Studium (Universität/FH) oder vergleichbare Qualifikation (z. B. abgeschlossenes einschlägiges Bachelorstudium/ Fachmatura (HTL)/akademische Lehrgänge mit Spezialkenntnissen)
• Mehrjährige Berufserfahrung in der Entwicklung und Produktivsetzung von Machine-Learning-Lösungen
• Sehr gute Python-Kenntnisse
• Praktische Erfahrung mit mindestens einem gängigen Deep-Learning-Framework (z. B. PyTorch, TensorFlow/JAX), idealerweise PyTorch
• Aktive, selbst umgesetzte DevOps-Erfahrung (z. B. CI/CD, Containerisierung, Deployment von Modellen oder Diensten in Produktionsumgebungen)
• Gute Englischkenntnisse (B2)
• Gute Deutschkenntnisse (B2)

Weitere erwünschte Qualifikationen und Kompetenzen

• Erfahrung mit HPC-Umgebungen und Workload-Managern, insbesondere Slurm
• Erfahrung mit LLM-Serving-Frameworks (z. B. vLLM, Ollama, Triton Inference Server) und dem Hugging-Face-Ökosystem
• Erfahrung mit Fine-Tuning-Verfahren (z. B. LoRA/PEFT) und systematischer Modell-Evaluierung
• Erfahrung mit Vision-Modellen bzw. multimodalen Modellen (Bild-/Dokumentverarbeitung, OCR)
• Kenntnisse in Rust oder einer weiteren Systemsprache für performancekritische Komponenten
• Erfahrung mit GPU-Infrastruktur (CUDA-Grundverständnis, Ressourcenplanung)
• Erfahrung mit Experiment-Tracking und MLOps-Werkzeugen (z. B. MLflow, Weights & Biases)
• Erfahrung mit Kubernetes bzw. Container-Orchestrierung
• Verständnis für Datenschutz (DSGVO) und verantwortungsvollen KI-Einsatz, idealerweise Grundkenntnisse zum EU AI Act
• Analytisches, strukturiertes Denkvermögen sowie ausgeprägtes Qualitäts- und Verantwortungsbewusstsein
• Sorgfältige, nachvollziehbare und experimentell-systematische Arbeitsweise
• Hohe Lernbereitschaft und Fähigkeit, sich selbständig in neue Modelle, Methoden und Werkzeuge einzuarbeiten
• Professionelles Auftreten sowie ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit

Was wir bieten

• Top-Universität: Die Vetmeduni ist eine der führenden veterinärmedizinischen akademischen Bildungs- und Forschungsstätten Europas
• Stabiler Arbeitgeber
• Attraktiver Campus
• Persönliche und berufliche Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten
• Präventive und medizinische Gesundheitsförderung
• Diversitäts- und familienfreundliche Universitätskultur
• Kinderbetreuungs- und Ferienbetreuungsangebote
• Zahlreiche attraktive Zusatzleistungen
• Mitarbeiter:innenevents

Mindestentgelt:

Das kollektivvertragliche Mindestentgelt für Arbeitnehmer:innen an Universitäten gemäß der oben angegebenen Einstufung beträgt EUR 3.450,30 brutto monatlich auf Basis Vollzeit (40 Stunden/Woche). Je nach fachlicher Qualifikation und tätigkeitsspezifischer Berufserfahrung ist eine höhere Vergütung möglich.

Die Vetmeduni strebt eine Erhöhung des Frauenanteils beim wissenschaftlichen und beim allgemeinen Universitätspersonal insbesondere in Leitungsfunktionen an und fordert daher qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Bei Unterrepräsentation von Frauen werden Bewerberinnen, die gleich geeignet sind wie der bestgeeignete Mitbewerber vorrangig aufgenommen, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.

Die Bewerbungen sind gebührenfrei. Die Bewerber:innen haben keinen Anspruch auf Abgeltung aufgelaufener Reise- und Aufenthaltskosten, die aus Anlass des Aufnahmeverfahrens entstanden sind.

Die Vetmeduni ist stolze Trägerin des Zertifikats "hochschuleundfamilie", daher freuen wir uns über Bewerbungen von Personen mit Familienkompetenz. Ebenso sind uns Bewerbungen von Menschen mit Behinderungen und chronischen Erkrankungen willkommen. Bei Rückfragen dazu wenden Sie sich gerne an unsere Behindertenvertrauensperson https://www.vetmeduni.ac.at/betriebsrat/unsere-behindertenvertrauenspersonen

Kontakt für weiterführende Informationen:

Dipl.-Ing. (FH) Jürgen Ladstätter
[phone] - 1621
[e-mail]

Link zur PDF-Version der Stellenausschreibung