Associate MLOps Platform Engineer (m/w/d)

IT-Systemhaus der Bundesagentur für Arbeit; Berlin; Vor Ort; EUR 60.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein IT-Systemhaus in Berlin sucht einen Associate MLOps Platform Engineer in Vollzeit. Sie werden an der Weiterentwicklung der MLOps-Plattform und der Implementierung von Monitoring-Lösungen arbeiten. Fundierte Kenntnisse in Docker, Kubernetes, und MLOps-Tools sind erforderlich. Das Unternehmen bietet ein dynamisches Arbeitsumfeld und die Möglichkeit, mit modernsten Technologien zu arbeiten.

Qualifikationen

• Erfahrung in der Unterstützung und Betrieb von MLOps-Plattformen.
• Kenntnisse in Monitoring-Lösungen und CI/CD-Pipelines sind erforderlich.
• Erfahrung mit Sicherheitsprinzipien für Modelle und Daten.

Aufgaben

• Weiterentwicklung und Betrieb unserer MLOps-Plattform.
• Mitarbeit an Implementierung und Dokumentation von Prozessen.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists zur Erfüllung von Modellanforderungen.

Kenntnisse

Docker

Kubernetes

MLOps-Tools

Python

SQL

Bash

TensorFlow

PyTorch

Airflow

Kubeflow

Ausbildung

Abgeschlossenes Studium der Informatik oder vergleichbar

IT-technische Berufsausbildung

Jobbeschreibung

Stellendetails zu: Associate MLOps Platform Engineer (m/w/d)

Zum nächstmöglichen Zeitpunkt suchen wir Sie als Associate MLOps Platform Engineer für den Standort Berlin.

Anstellungsart

Vollzeit

Veröffentlichungsdatum

Vor 2 Tagen veröffentlicht

Ihr Aufgabenbereich

• Unterstützung bei der Weiterentwicklung und dem Betrieb unserer MLOps-Plattform (Cloud & On-Premise)
• Mitarbeit an der Implementierung von Monitoring-Lösungen zur Überwachung von Performance und Status der bereitgestellten Modelle
• Entwicklung und Pflege von CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Test, Integration und Bereitstellung von ML-Modellen
• Anwendung grundlegender Sicherheitsprinzipien, um sowohl die Modelle als auch die von ihnen verarbeiteten Daten zu schützen
• Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists und Platform Engineers, um Modellanforderungen und Systembeschränkungen zu verstehen
• Dokumentation von Bereitstellungsprozessen, Konfigurationen und Systemarchitekturen
• Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik bzw. einer vergleichbaren Studienrichtung alternativ eine IT-technische Berufsausbildung mit einschlägiger Berufserfahrung
• Fundiertes Wissen im Umgang mit Docker/Kubernetes; idealerweise Erfahrung mit Red Hat Openshift
• Erfahrung mit MLOps-Paradigmen und MLOps-Tools wie Airflow, Kubeflow, MLFlow etc.
• Praktische Erfahrung mit KI-Frameworks wie (TensorFlow, PyTorch) und Libraries (Transformers, DeepSpeed, etc.)
• Sichere Kenntnisse im Umgang mit Python, SQL, Bash und anderen Skriptsprachen, die für die Arbeit mit KI und Sprachmodellen unerlässlich sind
• Selbstmotivation, Kommunikationsvermögen und gute Teamzusammenarbeit