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

1&1; Karlsruhe; Hybrid; EUR 85.000 - 110.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Attraktives Gehalt

Teamorientierte Arbeitskultur

40% mobiles Arbeiten

Weiterbildungsmöglichkeiten

Rabatte auf 1&1 Produkte

Betriebseigenes Restaurant

Kostenlose Getränke und Obst

Jobrad-Zuschuss

Zusammenfassung

1&1 sucht einen erfahrenen ML/GenAI-Engineer, der stabile, skalierbare AI-Systeme betreibt und eine Delivery-Kette von Entwicklung bis produktiver Nutzung orchestriert.

Sie bauen CI/CD/CT-Pipelines, implementieren Model Registry, arbeiten mit Docker/Kubernetes und optimieren Modell-Performance, Kosten und Verfügbarkeit. Zusammenarbeit mit Data Scientists und Plattform-Teams steht im Fokus.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium in Informatik/Software Engineering oder vergleichbar
• Mehrjährige DevOps- oder MLOps-Erfahrung
• Grundkenntnisse in Docker und Kubernetes
• Erfahrung mit CI/CD-Systemen und automatisierten Deployment-Prozessen
• Praxis im Monitoring, Logging & Tracking
• Gute Python-Kenntnisse zur Automatisierung
• Erfahrung mit LLMOps bzw. GenAI-Betrieb
• Kenntnisse relevanter Standards (z. B. ISO/IEC 42001)
• Erfahrung mit hybriden Infrastrukturumgebungen (Cloud & On-Premise)

Aufgaben

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

Kenntnisse

Python

Docker

Kubernetes

CI/CD

Monitoring

Logging

GenAI/MLOps

Hybrid‑Infrastruktur

Ausbildung

Abgeschlossenes Studium in Informatik/Software Engineering oder vergleichbar

Tools

Model Registry

Prometheus/Grafana

Logging/Tracking Tools

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