Freelance - MLOps-Experte (m/w/d)

FRATCH; Berlin; Vor Ort; EUR 96.000 - 165.000; Vollzeit

Zusammenfassung

FRATCH vermittelt Unternehmen mit hochqualifizierten Freelancern und Interim-Experten. Für ein aktuelles Kundenprojekt suchen wir einen erfahrenen MLOps-Experten – Kubernetes & CI/CD (m/w/d), um ML-Pipelines robuster und skalierbarer zu gestalten.

Du arbeitest eng mit Data Scientists und Entwicklern zusammen und integrierst ML-Modelle in Produktivumgebungen. Du optimierst Deployment, Monitoring und CI/CD, setzt robuste ML-Infrastrukturen auf und sorgst für kontinuierliche Verbesserung.

Qualifikationen

• Erfahrung im MLOps und der Entwicklung von ML-Pipelines.
• Kenntnisse in Containerisierung und Orchestrierung (Docker, Kubernetes).
• Cloud-Technologien (AWS, Azure oder Google Cloud) vertraut.
• CI/CD-Prozesse für ML-Modelle implementieren können.

Aufgaben

• Du optimierst Model-Deployment und Monitoring
• Du arbeitest mit Data Scientists und Entwicklern zusammen, um ML-Modelle zu integrieren
• Du stellst Effizienz und Zuverlässigkeit der ML-Infrastruktur sicher
• Du implementierst CI/CD-Prozesse für ML-Modelle

Kenntnisse

MLOps

CI/CD Kenntnisse

Python Kenntnisse

Teamarbeit

Cloud-Kompetenz

Tools

Kubernetes

Docker

AWS

Azure

Google Cloud

CI/CD Tools

Python

Jobbeschreibung

FRATCH verbindet Unternehmen mit hochqualifizierten Freelancern und Interim-Experten für anspruchsvolle Projektaufgaben. Für ein aktuelles Kundenprojekt suchen wir einen erfahrenen MLOps Expert – Kubernetes & CI/CD (m/w/d)

Unser Kunde sucht einen erfahrenen MLOps-Experten, um die Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Operations zu optimieren. Ziel des Projekts ist der Aufbau robuster und skalierbarer ML-Pipelines, die Effizienz und Zuverlässigkeit von Datenverarbeitung und Model-Deployment verbessern. Du arbeitest mit Data Scientists und Entwicklern zusammen, integrierst ML-Modelle in Produktivumgebungen und stellst kontinuierliche Verbesserungen der ML-Infrastruktur sicher.

Deine Aufgaben

• Du optimierst Model-Deployment und Monitoring
• Du arbeitest mit Data Scientists und Entwicklern zusammen, um ML-Modelle zu integrieren
• Du stellst Effizienz und Zuverlässigkeit der ML-Infrastruktur sicher
• Du implementierst CI/CD-Prozesse für ML-Modelle
• Erfahrung im MLOps und in der Entwicklung von ML-Pipelines
• Kenntnisse in Cloud-Technologien (z.B. AWS, Azure oder Google Cloud)
• Erfahrung mit Containerisierung und Orchestrierung (z.B. Docker, Kubernetes)
• Kenntnisse in CI/CD-Prozessen
• Programmierkenntnisse in Python oder einer ähnlichen Sprache
• Fähigkeit zur Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams