Machine Learning Ops Engineer (m/w/d)

Deloitte Corporate Finance GmbH; Berlin; Hybrid; EUR 60.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Beratungsunternehmen in Berlin sucht einen Machine Learning Ops Engineer (m/w/d). Die Rolle beinhaltet die Automatisierung von ML-Pipelines und den Betrieb von KI-Plattformen. Bewerber sollten eine Ausbildung im Bereich Informatik haben und Erfahrung in der Optimierung von Monitoring-Tools mitbringen. Das Unternehmen bietet ein attraktives Gehalt sowie vielfältige Benefits wie mobiles Arbeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.

Leistungen

Firmen-Smartphone zur privaten Nutzung

Fahrradleasing

Corporate Benefits

Exzellente Weiterbildungsmöglichkeiten

Qualifikationen

• Erfahrung in Automatisierung von ML-Pipelines und Betrieb von KI-Plattformen.
• Kenntnisse in CI/CD-Prozessen und Versionsverwaltung (Git).
• Sicherer Umgang mit Containerisierung und Virtualisierungstechnologien.

Aufgaben

• Automatisierung von ML-Pipelines und Skalierung von KI-Plattformen.
• Verantwortung für Stabilität und Patch-Management in Cluster-Umgebungen.
• Optimierung von Monitoring- und Logging-Lösungen.

Kenntnisse

Automatisierung von ML‑Pipelines

Plattformbetrieb mit Kubernetes

Monitoring- und Logging-Lösungen

Infrastructure-as-Code mit Terraform und Ansible

Gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Ausbildung

Abschluss in Informatik, Wirtschaftsingenieurswesen oder vergleichbar

Tools

Kubernetes

Docker

MLflow

Grafana

Kibana

Jobbeschreibung

Mache den nächsten Schritt in deiner beruflichen Laufbahn oder starte deine Karriere nach deinem kaufmännischen oder technischen Abschluss mit abwechslungsreichen Themen rund um die Business Resilienz und Risikominimierung unserer Kunden. Unser Business & Technology Center übernimmt unterschiedliche Aufgaben, darunter die Implementierung und das Management von risikobezogenen Prozessen, Tools und Dokumentationen bei namhaften Kunden. Wir arbeiten an aktuellen Themen wie Cyberattacken, Compliance, Datenschutz, Identity Management, Vertragsmanagement, Nachhaltigkeit und Projektrisiken. Sichere unseren gemeinsamen Erfolg und mach mit uns den Unterschied: als Machine Learning Ops Engineer (m/w/d).

Standorte: Leipzig, Berlin, Düsseldorf, Frankfurt (Main), Hannover und München.

Dein Impact:

Als MLOps Engineer (m/w/d) automatisierst du ML-Pipelines, betreibst und skalierst KI-Plattformen (z. B. Oracle OCI, Cloudera, IBM Watson, AWS, Azure, Google Cloud) und optimierst Monitoring sowie Infrastruktur – und trägst so zur Stabilität und Effizienz produktiver KI-Lösungen bei.

• Stabilität: Du sicherst die Stabilität unserer KI-Plattformen, analysierst Fehlerursachen und verantwortest das Patch- und Lifecycle-Management für Cluster- und Containerumgebungen mit modernen Tools (z. B. Kubernetes, Docker, Helm, ArgoCD, Prometheus).
• Automatisierung: In deinen Projekten automatisierst du ML-Pipelines mit Tools wie MLflow, Kubeflow oder Airflow und orchestrierst Container‑Workloads mit Kubernetes oder OpenShift für skalierbare KI‑Systeme.
• Monitoring: Mit deinem Team optimierst du Monitoring- und Logging‑Lösungen wie Grafana und Kibana, entwickelst Dashboards und Filter und stellst Transparenz für Plattform- und Modellperformance sicher.
• Infrastructure-as-Code: Du automatisierst Infrastrukturprozesse und setzt auf Infrastructure-as-Code mit Terraform und Ansible, um Skalierbarkeit sicherzustellen.
• Sicherheit: In deinen Aufgaben stellst du Datenschutz, Rechtemanagement und Auditability sicher, integrierst Cloud‑Lösungen und arbeitest eng mit Data Scientists, ML Engineers und Entwicklerteams zusammen.

Dein Skillset:

• Abschluss: in Informatik, im Wirtschaftsingenieurswesen oder vergleichbar.
• Erfahrung: in Automatisierung von ML‑Pipelines, Plattformbetrieb und Orchestrierung mit Kubernetes/OpenShift sowie in der Optimierung von Monitoring‑ und Logging‑Lösungen.
• Kenntnisse: in Infrastructure-as-Code (Ansible, Terraform), CI/CD-Prozessen, Versionsverwaltung (Git) und GPU‑Integration (z. B. NVIDIA) für ressourcenintensive KI‑Workloads.
• Sicherer Umgang: mit Tools wie MLflow, Kubeflow, Airflow sowie Grafana und Kibana für Monitoring und Logging; Erfahrung mit Containerisierung und Virtualisierungstechnologien.
• Sprachen: Deutsch und Englisch sehr gut in Wort und Schrift.

Deine Chance:

• Spannende Aufgaben in einem innovativen Umfeld mit hochmotivierten Kolleg:innen, die sich schon jetzt auf deine Impulse freuen.
• Gute Rahmenbedingungen mit attraktivem Gehalt und zahlreichen Zusatzleistungen, z. B. Firmen‑Smartphone zur privaten Nutzung, Fahrradleasing und Corporate Benefits.
• Work‑Life‑Balance durch Mobile Working & Teilzeit, EU Remote Working, Sabbaticals, Mitarbeiter:innen‑Events, Well‑being Angebote wie z. B. Gesundheitstage, Kooperationen mit Fitness‑Anbietern und den Familienservice, der dich bei privaten Herausforderungen unterstützt.
• Exzellente Weiterbildung an der Deloitte University, in On‑ und Offline‑Seminarien und im Rahmen der Berufsqualifikation.
• Vielfältige Gestaltungsspielräume und aktive Förderung einer inklusiven Unternehmenskultur – u. a. durch unsere Diversity & Inclusion Mitarbeiter:innen‑Netzwerke.

Gleiche Chancen für alle: Wir freuen uns über Bewerbungen von Menschen, die so vielfältig sind wie wir – unabhängig von Alter, Behinderung, ethnischer Herkunft und Nationalität, Geschlecht, Religion, sexueller Orientierung oder sozialer Herkunft. Noch Fragen? Alle Infos zu unserem Bewerbungsprozess findest du in unseren Bewerbungs‑FAQs.

Bewerbungsfrist: Solange der Job angezeigt wird, kannst du dich schnell und bequem online bewerben. Jobs werden häufig an verschiedenen Standorten mehrfach besetzt und du kannst flexibel jeden Monat beginnen – sofern nicht im Stellentext genannt, gibt es keinen Bewerbungsschluss.

Unser Bewerbungsprozess

Wir verraten dir, wie du dich am besten vorbereiten und was du bei deiner Bewerbung beachten solltest. Hier findest du unsere Bewerbungs‑FAQs, in denen häufig gestellte Fragen direkt beantwortet werden.

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