MLOps Engineer

Qualysoft; Wien; Vor Ort; EUR 73.800 - 83.025; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein Unternehmen im Bereich KI sucht einen erfahrenen MLOps Engineer, um regelkonforme, skalierbare End-to-End Machine-Learning-Workflows aufzubauen und zu betreiben. Die Position erfordert exzellente Kenntnisse in Python und Erfahrung in Kubernetes/ML-Orchestrierung. Das Arbeitsmodell ist bevorzugt remote, wobei gelegentliche Vor-Ort-Termine möglich sind. Interessierte Bewerber sollten ihren Lebenslauf sowie Verfügbarkeiten und Stundensatzvorstellungen einreichen.

Qualifikationen

• Mehrjährige Erfahrung als MLOps Engineer, ML Engineer oder Data Engineer.
• Sehr gute Kenntnisse in Kubernetes-/OpenShift-basierten Umgebungen.
• Erfahrung mit ML-Orchestrierung, ML-Tracking und Monitoring.
• Sehr gute Python-Kenntnisse.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Aufgaben

• Aufbau und Betrieb von End-to-End Data-Science- und ML-Workflows.
• Implementierung von ML-Orchestrierungslösungen.
• Integration von ML-Tracking- und Experiment-Tools.
• Automatisierung von Training-, Deployment- und Monitoring-Prozessen.
• Entwicklung und Pflege von Python-basierten ML-Applikationen.
• Umsetzung von CI/CD- und GitOps-Prinzipien.
• Sicherstellung von Security & Schwachstellenmanagement.
• Betrieb und Weiterentwicklung produktiver KI-Anwendungen.
• Einbindung regulatorischer Rahmenbedingungen.
• Abstimmung mit Plattform-, Fach- und Projektteams.

Kenntnisse

MLOps Engineering

ML Engineering

Data Engineering

Kubernetes

ML-Orchestrierung

Python-Programmierung

Deutsch (C1)

Englisch (C1)

Tools

Kubeflow

MLflow

TensorBoard

Jobbeschreibung

Overview

Für ein Enterprise-KI-Projekt wird ein erfahrener MLOps Engineer gesucht. Ziel ist der Aufbau und Betrieb regelkonformer, skalierbarer End-to-End Machine-Learning-Workflows von der Entwicklung bis zum produktiven Einsatz.

Rahmenbedingungen

• Start: ASAP
• Laufzeit: Ende 2026, Verlängerung möglich
• Auslastung: 100 %
• Arbeitsmodell: Remote bevorzugt, gelegentliche Vor-Ort-Termine nach Absprache
• Aufwand als Tagessatz: 400 - 450 EUR pro Tag

Aufgaben

• Aufbau und Betrieb von End-to-End Data-Science- und ML-Workflows
• Implementierung von ML-Orchestrierungslösungen (z. B. Kubeflow Pipelines)
• Integration von ML-Tracking- und Experiment-Tools (MLflow, TensorBoard, o. Ä.)
• Automatisierung von Training-, Deployment- und Monitoring-Prozessen
• Entwicklung und Pflege von Python-basierten ML-Applikationen
• Umsetzung von CI/CD- und GitOps-Prinzipien für ML-Pipelines
• Sicherstellung von Security & Schwachstellenmanagement für Code, Container und Modelle
• Betrieb und Weiterentwicklung produktiver KI-Anwendungen
• Einbindung regulatorischer Rahmenbedingungen (z. B. AI Act, interne Policies, Kundenvorgaben)
• Abstimmung mit Plattform-, Fach- und Projektteams inkl. Erwartungsmanagement

Qualifikationen

• Mehrjährige Erfahrung als MLOps Engineer, ML Engineer oder Data Engineer
• Sehr gute Kenntnisse in Kubernetes-/OpenShift-basierten Umgebungen
• Erfahrung mit ML-Orchestrierung, ML-Tracking und Monitoring
• Sehr gute Python-Kenntnisse
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Interessiert?

Bitte senden Sie uns Ihren aktuellen Lebenslauf inklusive Ihrer Verfügbarkeit sowie Ihrer Stundensatzvorstellung. Wir freuen uns auf Ihre Rückmeldung.

Sie können mich gerne über Freelancermap per E-Mail an elena.kahraman(at)qualysoft(dot)com oder über LinkedIn kontaktieren.

Vielen Dank für Ihr Verständnis! [phone]