MLOps Engineer (m/w/d)

Rheinmetall; Bremen; Vor Ort; EUR 60.000 - 80.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Betriebliche Altersvorsorge

Aktienkaufprogramm

30 Urlaubstage

Zugang zu Corporate Benefits

Deutschlandticket

Umzugsunterstützung

VIVA Familienservice

Individuelle Weiterentwicklungsmöglichkeiten

Professioneller Einarbeitungsprozess

Zusammenfassung

Rheinmetall sucht einen erfahrenen Spezialisten im Bereich Machine Learning Operations, um robuste Systeme für das Deployment und den Betrieb von Machine-Learning-Modellen zu entwickeln. Zu den Aufgaben gehören die Optimierung der Inference-Performance und das Etablieren von Monitoring-Strategien. Anforderungen sind ein abgeschlossenes Studium, mehrjährige Erfahrung in MLOps sowie solide Kenntnisse im Umgang mit containerisierten Workloads. Die Position bietet zahlreiche Benefits wie betriebliche Altersvorsorge und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten.

Qualifikationen

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik, Machine Learning oder eine vergleichbare Qualifikation.
• Mehrjährige Berufserfahrung in MLOps, Platform Engineering oder DevOps.
• Fundierte Erfahrung im Deployment und Betrieb von Machine-Learning-Modellen.

Aufgaben

• Deployment und Betrieb von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen.
• Optimierung der Inference-Performance.
• Etablierung eines umfassenden Monitorings für Datenqualität.

Kenntnisse

Machine Learning Operations (MLOps)

Platform Engineering

DevOps

Deployment von Machine-Learning-Modellen

Englischkenntnisse

Optimierung von Machine-Learning-Modellen

Kooperationsfähigkeiten

Analytische Herangehensweise

Ausbildung

Studium in Informatik, Machine Learning oder vergleichbare Qualifikation

Tools

Containerisierte Workloads

Orchestrierungsplattformen

Modellversionierungssysteme

Jobbeschreibung

Aufgaben

• Bereitstellung (Deployment) und Betrieb von Machine-Learning-Modellen in standardisierten und skalierbaren Produktionsumgebungen
• Implementierung robuster Traffic-Handling- und Autoscaling-Mechanismen zur Gewährleistung eines zuverlässigen und effizienten Model Servings
• Konzeption und Verwaltung fortschrittlicher Deployment-Strategien zur Risikominimierung bei Model Releases und Updates
• Optimierung der Inference-Performance durch verbesserte Hardwareauslastung und Minimierung der Latenz für Produktions-Workloads
• Paketierung und Release von Machine-Learning-Modellen in vollständig containerisierten und versionskontrollierten Umgebungen
• Sicherstellung der Reproduzierbarkeit und Integrität von Modell-Artefakten über Entwicklungs-, Test- und Produktionssysteme hinweg
• Etablierung eines umfassenden Monitorings für Inference-Performance, Datenqualität und Modellverhalten in der Produktion
• Unterstützung von Governance und Compliance durch die Pflege rückverfolgbarer Release-Artefakte, Validierungsergebnisse und revisionssicherer Dokumentation

Qualifikationen

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik, Machine Learning, Künstlicher Intelligenz, Software Engineering oder eine vergleichbare Qualifikation
• Mehrjährige Berufserfahrung in den Bereichen Machine Learning Operations (MLOps), Platform Engineering oder in DevOps-Umgebungen zur Unterstützung von Machine-Learning-Systemen
• Fundierte Erfahrung im Deployment und Betrieb von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen
• Solide Kenntnisse im Umgang mit containerisierten Workloads und Orchestrierungsplattformen für skalierbares Model Deployment
• Erfahrung in der Arbeit mit Systemen zur Modellversionierung und im Management von Machine-Learning-Artefakten über verschiedene Umgebungen hinweg
• Sichere Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Praktische Erfahrung in der Optimierung von Machine-Learning-Modellen für effiziente Inference und Hardwareauslastung
• Strukturierte und analytische Herangehensweise an die Lösung komplexer operativer Herausforderungen in Machine-Learning-Systemen
• Ausgeprägte Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten in der Zusammenarbeit mit Engineering-, Data-Science- und Plattform-Teams

Unsere Wertschätzung

Stärken und Erfahrungen zählen bei Rheinmetall, auch wenn vielleicht nicht alle aufgeführten Anforderungen vollständig erfüllt sind. Wir freuen uns auf Bewerber*innen, die Lust haben, etwas zu bewegen und Verantwortung zu übernehmen. Wir legen Wert auf Individualität und Chancengleichheit. Schwerbehinderte Bewerber*innen werden bei gleicher Eignung besonders berücksichtigt.

Wir bieten Ihnen

• Betriebliche Altersvorsorge
• Aktienkaufprogramm
• 30 Urlaubstage
• Zugang zu den Corporate Benefits
• Deutschlandticket
• Umzugsunterstützung
• VIVA Familienservice
• Individuelle und vielfältige Weiterentwicklungsmöglichkeiten u. a. in der Rheinmetall Academy
• Professioneller Einarbeitungsprozess begleitet durch ein digitales Onboarding

Kontakt

Zuständige*r Ansprechpartner/in: Özge Demirkaya

Für Fragen zu Ihrer Bewerbung nutzen Sie bitte das Kontaktformular.