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Benefits dieser Stelle
Flexible Arbeitszeiten
Überstundenvergütung
Weiterbildungsmöglichkeiten
Moderne Arbeitsumgebung
Teamevents und Sportangebote
Zusammenfassung
Ein Unternehmen im Bereich IT-Consulting sucht einen MLOps-Experten in Bonn. Der ideale Kandidat hat einen Masterabschluss in einem MINT-Fach und mindestens zwei Jahre relevante Erfahrung. Zu den Aufgaben gehören die Entwicklung von MLOps-Plattformen, Integration von ML-Tools und das Arbeiten mit CI/CD-Pipelines. Flexibles Arbeiten im Homeoffice sowie vor Ort ist möglich. Das Unternehmen bietet zahlreiche Weiterbildungen und ein attraktives Vergütungspaket mit Umsatzbeteiligungen.
Qualifikationen
Mindestens zwei Jahre relevante Berufserfahrung, idealerweise als (Associate) Consultant.
Erfahrung in der Automatisierung und Integration von Machine-Learning-Komponenten.
Umfassendes Wissen über MLOps-Modelle und DevOps-Praktiken.
Aufgaben
Technische Konzeption und Umsetzung der MLOps-Infrastrukturen.
Bau von Plattformen und Pipelines sowie Automatisierungslösungen.
Unterstützung bei der Integration und Betrieb zentraler MLOps-Tools.
Kenntnisse
Python
Bash-/Shell-Scripting
Containerisierung mit Docker
Kubernetes
DevOps-Praktiken
MLOps-Plattformen (Kubeflow, MLflow)
Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP)
Kommunikation in Deutsch und Englisch
Ausbildung
Master oder Promotion in MINT-Fächern
Tools
GitOps (Argo CD, FluxCD)
CI/CD-Tools (GitLab CI/CD, GitHub Actions)
Jobbeschreibung
Deine Aufgaben
Je Nach Bedarf Im Kundenprojekt Übernimmst Du Mehrere Rollen
Als technischer Experte für MLOps bist du der primäre Ansprechpartner für die technische Konzeption und Umsetzung der MLOps-Infrastrukturen und Automatisierungslösungen
Als Implementierer / Engineer baust du Plattformen und Pipelines auf, konfigurierst Tools undschreibst den notwendigen Code (IaC, CI/CD-Konfigurationen, Automatisierungsskripte)
Als Enabler / Unterstützer hilfst du Data-Science-Teams und anderen Stakeholdern bei unserenKunden, die MLOps-Plattformen und -Prozesse effektiv zu nutzen und ihre ML-Modelle erfolgreich in Produktion zu bringen
An der Schnittstelle zwischen Data Science, Softwareentwicklung (DevOps), IT-Betrieb und ggf.Security stimmst du technische Anforderungen ab, um Lösungen zu integrieren
Du verfolgst aktuelle Entwicklungen im Bereich MLOps und DevOps und lernst, neue Technologien zu bewerten und einzusetzen
Gemeinsam mit erfahrenen Kolleg:innen arbeitest du an der Konzeption, Entwicklung und Weiterentwicklung von MLOps-Plattformen - einschließlich des Designs der technischen Infrastruktur und Toolchains (z. B. basierend auf Kubeflow und Kubernetes) - zur Unterstützung und Automatisierung des gesamten Machine-Learning-Lifecycles
Du unterstützt beim Deployment von ML-Modellen und wirkst an der Automatisierung von Workflows durch CI/CD-Pipelines (z. B. mit GitLab CI/CD oder GitHub Actions) mit - inklusive Troubleshooting und Support
Du hilfst bei der Integration und dem Betrieb zentraler MLOps-Tools wie MLflow für Experiment Tracking, Model Registry und Deployment und lernst, diese in CI/CD-Prozesse einzubinden
Du arbeitest bei der Implementierung von GitOps-Praktiken (z. B. mit Argo CD) zur automatisierten Auslieferung von Infrastruktur und Applikationen mit
Du unterstützt beim Aufbau von Monitoring- und Logging-Lösungen, um Plattformen, Pipelines und produktive ML-Modelle zu überwachen
Gemeinsam mit Security-Teams wirkst du an der Umsetzung von DevSecOps-Praktiken mit (z. B. Container-Scanning, Secret Management, Zugriffskontrollen) und lernst, wie Sicherheit in automatisierte Prozesse integriert wird
Dein Profil
Du hast dein Masterstudium oder deine Promotion in einem der MINT-Fächer erfolgreich abgeschlossen
Als Consultant verfügst du über mindestens zwei Jahre relevante Berufserfahrung, idealerweise in der Rolle als (Associate) Consultant bei einer IT-Beratung
Du beherrschst Python und hast erste Erfahrungen mit Automatisierungen und Integrationen von Machine-Learning-Komponenten
Du arbeitest mit Bash- bzw. Shell-Skripting, insbesondere im Kontext von CI/CD-Pipelines und Infrastrukturaufgaben
Du hast Erfahrung in der Containerisierung mit Docker
Idealerweise kennst du dich mit Kubernetes aus - inklusive Administration, Netzwerkarchitekturen und Security Policies - und hast ein grundlegendes Verständnis von GitOps-Ansätzen und kennst Tools wie Argo CD oder FluxCD
Es ist auch von Vorteil, wenn du dich mit MLOps-Plattformen wie Kubeflow, MLflow und Azure ML auskennst
Ein weiteres Plus ist es, wenn du praktische Erfahrungen mit mindestens einer großen Cloud-Plattform wie z. B. AWS, Azure oder Google Cloud (GCP) mitbringst und deren Kubernetes-Angebote (EKS, AKS, GKE) sowie relevante ML- und DevOps-Services kennst
Du kommunizierst überzeugend und effizient in deutscher und englischer Sprache
Du hast Spaß daran, in einem flexiblen Mix aus Homeoffice, an unserem Standort in Bonn und bei Kunden vor Ort zu arbeiten
Warum wir?
Mit deinem Team stehst du unseren Kunden zur Seite und hilfst ihnen dabei, ihre Daten zu verstehen und die Erkenntnisse daraus gewinnbringend zu nutzen
Kundenprojekte nach dem Fließbandprinzip sind nicht unser Ding: Du arbeitest durchschnittlich an mindestens zwei Kundenprojekten gleichzeitig, sodass du dich intensiv mit den Anforderungen beschäftigen kannst und siehst, wie deine Lösungen ihre Wirkung entfalten
Abwechslung im Arbeitsalltag bringt die Vielfalt unserer Kunden aller Branchen, vom großen Mittelstand bis zum DAX-Konzern
Mit deinen zukünftigen Kolleg:innen tauschst du dich fachlich auf Augenhöhe aus und erhältst Budget und Zeit für eure eigenen Innovationsprojekte
Du wächst bei uns fachlich und persönlich durch speziell auf dich abgestimmte Weiterbildungen, Zertifizierungen und Laufbahnprogramme
In deinen Spezialgebieten kannst du deinen Schwerpunkt setzen und ausbauen
Neben einem attraktiven Fixgehalt zzgl. Umsatz- und Ergebnisbeteiligung kannst du Überstunden ausgleichen und Reisezeiten als Arbeitszeit buchen
Durch freie Wahl des Arbeitsorts und flexible Arbeitszeit gestaltest du deinen Arbeitsalltag passend zu deinem Lebensstil
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