AI/ML Ops Engineer (w/m/d)

1&1; Karlsruhe; Hybrid; EUR 70.000 - 110.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Flexibles Arbeitszeitmodell

Mobilität bis zu 40%

Weiterbildungsmöglichkeiten

Rabatte auf 1&1 Produkte

Betriebsrestaurant

Getränke und Obst

Jobrad-Zuschuss

Zusammenfassung

1&1 sucht eine/n erfahrene/n MLOps-Engineer, um stabile ML- und GenAI-Systeme zu betreiben und eine durchgängige Delivery-Kette von Entwicklung bis produktiver Nutzung aufzubauen.

Sie arbeiten eng mit Data Scientists, AI/ML Engineers und Plattform-Teams zusammen, implementieren CI/CD/CT-Pipelines, Model Registry und Deployment-Prozesse. Erwartet werden mehrjährige DevOps/MLOps-Erfahrung, Kenntnisse in Docker/Kubernetes und Python.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium in Informatik/Software Engineering oder vergleichbar.
• Mehrjährige Erfahrung im DevOps- oder MLOps-Umfeld.
• Fundierte Kenntnisse in Container-Technologien (Docker) und Orchestrierung (Kubernetes).
• Erfahrung mit CI/CD-Systemen, automatisierten Deployment-Prozessen sowie Monitoring/Logging-Tools.
• Gute Python-Kenntnisse zur Automatisierung von Prozessen.
• Erfahrung im Betrieb von GenAI-Anwendungen (LLMOps) und Standards (z. B. ISO/IEC 42001).
• Hybride Infrastrukturumgebungen (Cloud & On-Premise) kenntnisreich.

Aufgaben

• Aufbau und Betrieb von CI/CD/CT-Pipelines für ML-Modelle und GenAI-Anwendungen (inkl. Prompt-Workflows).
• Implementierung und Verwaltung von Model Registry, Versionierung und Deployment-Prozessen.
• Deployment von AI-Services in produktiven Umgebungen mittels Docker und Kubernetes.
• Monitoring und Optimierung von Modell-Performance (Drift, Latenz, Kosten, Verfügbarkeit).
• Sicherstellung von Skalierbarkeit, Stabilität und Wiederholbarkeit von ML-Workflows.
• Erstellung auditfähiger Artefakte (Model Cards, Logs, Dokumentation).
• Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, AI/ML Engineers und Plattform-Teams.
• Weiterentwicklung von Best Practices im Bereich MLOps und AI-Betrieb.

Kenntnisse

Python

CI/CD

DevOps

Ausbildung

Hochschulabschluss in Informatik/Software Engineering

Tools

Docker

Kubernetes

Jobbeschreibung

In dieser Rolle stellen Sie den stabilen, skalierbaren Betrieb moderner ML- und GenAI-Systeme sicher und bauen eine durchgängige Delivery-Kette von der Entwicklung bis zur produktiven Nutzung auf.

• Aufbau und Betrieb von CI/CD/CT-Pipelines für Machine-Learning-Modelle und GenAI-Anwendungen (inkl. Prompt-Workflows)
• Implementierung und Verwaltung von Model Registry, Versionierung und Deployment-Prozessen
• Deployment von AI-Services in produktiven Umgebungen mittels Docker und Kubernetes
• Monitoring und Optimierung von Modell-Performance (z. B. Drift, Latenz, Kosten, Verfügbarkeit)
• Sicherstellung von Skalierbarkeit, Stabilität und Wiederholbarkeit von ML-Workflows
• Erstellung auditfähiger Artefakte (z. B. Model Cards, Logs, Dokumentation)
• Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, AI/ML Engineers und Plattform-Teams
• Weiterentwicklung von Best Practices im Bereich MLOps und AI-Betrieb

Stellenbeschreibung

In dieser Rolle stellen Sie den stabilen, skalierbaren Betrieb moderner ML- und GenAI-Systeme sicher und bauen eine durchgängige Delivery-Kette von der Entwicklung bis zur produktiven Nutzung auf.

• Aufbau und Betrieb von CI/CD/CT-Pipelines für Machine-Learning-Modelle und GenAI-Anwendungen (inkl. Prompt-Workflows)
• Implementierung und Verwaltung von Model Registry, Versionierung und Deployment-Prozessen
• Deployment von AI-Services in produktiven Umgebungen mittels Docker und Kubernetes
• Monitoring und Optimierung von Modell-Performance (z. B. Drift, Latenz, Kosten, Verfügbarkeit)
• Sicherstellung von Skalierbarkeit, Stabilität und Wiederholbarkeit von ML-Workflows
• Erstellung auditfähiger Artefakte (z. B. Model Cards, Logs, Dokumentation)
• Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, AI/ML Engineers und Plattform-Teams
• Weiterentwicklung von Best Practices im Bereich MLOps und AI-Betrieb

Profilbeschreibung

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium, z. B. in Informatik, Software Engineering oder einem vergleichbaren Studiengang
• Mehrjährige Erfahrung im DevOps- oder MLOps-Umfeld
• Fundierte Kenntnisse in Container-Technologien (Docker) und Orchestrierung (Kubernetes)
• Erfahrung mit CI/CD-Systemen und automatisierten Deployment-Prozessen
• Praxis im Umgang mit Monitoring-, Logging- und Tracking-Tools
• Gute Python-Kenntnisse zur Automatisierung von Prozessen
• Erfahrung im Bereich LLMOps bzw. Betrieb von GenAI-Anwendungen
• Kenntnisse relevanter Standards (z. B. ISO/IEC 42001)
• Erfahrung mit hybriden Infrastrukturumgebungen (Cloud & On-Premise)

Wir bieten

• Attraktives Gehalt
• Starke Gemeinschaft aus Teamplayern
• Vertrauensarbeitszeit mit flexibler Einteilung und der Möglichkeit, bis zu 40% mobil zu arbeiten
• Zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten on- und offline
• Rabatte auf 1&1 Produkte und für diverse Freizeitangebote
• Betriebseigenes Restaurant
• Kostenlose Getränke und frisches Obst
• Jobrad-Zuschuss