MLOps Engineer (m/w/d)

Rohde & Schwarz; Dresden; Vor Ort; EUR 70.000 - 110.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Rohde & Schwarz sucht eine/n erfahrene/n MLOps-Engineer, der ML-Pipelines von Datenaufnahme bis Deployment betreut. Sie containerisieren Anwendungen für Cloud- und On-Premise-Umgebungen und optimieren Modelle auf Kubernetes, Azure und Edge-Systemen.

Zudem implementieren Sie Monitoring, Drift-Detection und Testläufe. Sie arbeiten eng mit AI/ML-Engineers zusammen, bringen mehrjährige Erfahrung im Deployment hochverfügbarer Systeme mit und verfügen über exzellente Deutsch- und Englischkenntnisse.

Qualifikationen

• Mehrjährige praktische Erfahrung im Bereich MLOps oder vergleichbarer Rolle.
• Starke Python-Kenntnisse sowie Containerisierung (Docker/Podman) und Orchestrierung (Kubernetes).
• Erfahrung mit CI/CD/GitOps-Workflows (GitLab, Helm charts) und Lifecycle-Tools.
• Ausgeprägte Automatisierungs- und Zuverlässigkeitsmentalität sowie Troubleshooting-Kompetenz.
• Teamfähigkeit, Kommunikationsfähigkeit, Lernbereitschaft und analytisches Denken.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Aufgaben

• Du implementierst und pflegst ML-Pipelines für Datenaufnahme, Training und Deployment sowie CI/CD-Prozesse für Modelle.
• Du containerisierst und verpackst KI-Anwendungen für Cloud- und On-Premise-Umgebungen.
• Du bringst Modelle auf Kubernetes, Azure und Edge-Zielsystemen aus und optimierst sie.
• Du implementierst Monitoring, Logging, Drift-Detection und grundlegende A/B-Tests.
• Du stellst Reproduzierbarkeit und Experiment-Tracking sicher, inklusive Versionierung und Metadaten.
• Du arbeitest eng mit AI/ML-Engineers zusammen, um Prototypen produktionsreif zu machen.

Kenntnisse

MLOps

Python

CI/CD

Teamwork

Sprachkenntnisse

Tools

Docker/Podman

Kubernetes

GitLab

Helm charts

Jobbeschreibung

Einleitung

Du bringst KI-Modelle vom Prototyp in den produktiven Einsatz - skalierbar, robust und einsatzbereit für die reale Welt.

Aufgaben

• Du implementierst und pflegst ML-Pipelines für Datenaufnahme, Training und Deployment sowie CI/CD-Prozesse für Modelle.
• Du containerisierst und verpackst KI-Anwendungen für Cloud- und On-Premise-Umgebungen.
• Du bringst Modelle auf Kubernetes, Azure und Edge-Zielsystemen aus und optimierst sie hinsichtlich Latenz, Genauigkeit und Energieverbrauch.
• Du implementierst Monitoring, Logging, Drift-Detection und grundlegende A/B-Tests für produktive Modelle.
• Du stellst Reproduzierbarkeit und Experiment-Tracking über den gesamten Modell-Lebenszyklus sicher, einschließlich Versionierung und Metadaten.
• Du arbeitest eng mit AI/ML-Engineers zusammen, um Prototypen produktionsreif zu machen.
• Du bringst mehrjährige praktische Erfahrung im Bereich MLOps oder einer vergleichbaren Rolle mit, inklusive Erfahrung im Deployment von Modellen auf Cloud- und On-Premise-Infrastrukturen.
• Du verfügst über starke Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Containerisierung (Docker/Podman), Orchestrierung (Kubernetes) und CI/CD/GitOps-Workflows (GitLab, Helm charts).
• Du hast Erfahrung mit ML-Lifecycle-Tools wie Experiment-Tracking, Modellversionierung und Monitoring sowie mit Deployment-Überlegungen für Edge- und Low-Power-Umgebungen.
• Du überzeugst durch eine ausgeprägte Automatisierungs- und Zuverlässigkeitsmentalität sowie starke Troubleshooting-Fähigkeiten über Infrastruktur- und Modellebenen hinweg.
• Du zeichnest dich durch Teamfähigkeit, Kommunikationsfähigkeit, Lernbereitschaft, analytisches Denken und Präsentationsfähigkeit aus.
• Sehr gute Deutschkenntnisse und sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden dein Profil ab.

Qualifikationen

• Du bringst mehrjährige praktische Erfahrung im Bereich MLOps oder einer vergleichbaren Rolle mit, inklusive Erfahrung im Deployment von Modellen auf Cloud- und On-Premise-Infrastrukturen.
• Du verfügst über starke Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Containerisierung (Docker/Podman), Orchestrierung (Kubernetes) und CI/CD/GitOps-Workflows (GitLab, Helm charts).
• Du hast Erfahrung mit ML-Lifecycle-Tools wie Experiment-Tracking, Modellversionierung und Monitoring sowie mit Deployment-Überlegungen für Edge- und Low-Power-Umgebungen.
• Du überzeugst durch eine ausgeprägte Automatisierungs- und Zuverlässigkeitsmentalität sowie starke Troubleshooting-Fähigkeiten über Infrastruktur- und Modellebenen hinweg.
• Du zeichnest dich durch Teamfähigkeit, Kommunikationsfähigkeit, Lernbereitschaft, analytisches Denken und Präsentationsfähigkeit aus.
• Sehr gute Deutschkenntnisse und sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden dein Profil ab.

Kontakt und weitere Informationen

Bei Fragen stehen unser Chatbot Paul und das Recruiting-Team jederzeit gerne zur Verfügung.

Bei Rohde & Schwarz fördern Chancengleichheit und begrüßen Bewerbungen von Menschen mit und ohne Behinderung. Wir bieten eine inklusive Arbeitsumgebung, in der alle Menschen ihre Fähigkeiten und Talente entfalten können, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Alter, sexueller Orientierung, Identität und anderen Merkmalen.

Bei Rohde & Schwarz entwickeln und produzieren wir Lösungen in den Bereichen Test & Measurement, Technology Systems sowie Networks & Cybersecurity – mit der Vision einer sicheren und vernetzten Welt. Von der Software bis zur Endfertigung gestalten unsere über 15.000 Mitarbeitenden Produkte und Systeme, die die technologische Souveränität unserer Kunden aus Wirtschaft, Behörden und hoheitlichem Umfeld sichern und weltweit Standards setzen. Unser Headquarter liegt zentral in München und ist zugleich unser Hauptentwicklungsstandort.