MLOps Engineer (m/w/d)

accredia placement GmbH; Ludwigshafen am Rhein; Vor Ort; EUR 60.000 - 85.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein dynamisches Unternehmen in der Erwachsenenbildung sucht einen MLOps Engineer, der für die Entwicklung und den Betrieb von Machine Learning-Pipelines verantwortlich ist. In dieser Rolle arbeiten Sie standortungebunden und integrieren ML-Tools in die bestehende Infrastruktur. Sie profitieren von interessanten Vorteilen und der Möglichkeit zur Weiterbildung.

Qualifikationen

• Erfahrungen in MLOps.
• Kenntnisse in Python und ML-Tools sind erforderlich.
• Fließende Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch.

Aufgaben

• Verantwortlich für die Entwicklung, den Betrieb und die Automatisierung von ML-Pipelines.
• Integration weiterer ML-Tools in die Azure Cloud Infrastruktur.
• Betreuung des gesamten Prozesses von der Datenanalyse bis zum Monitoring.

Kenntnisse

MLOps

Feature Engineering

Deployment (CI/CD)

Datenanalyse

Python

PyTorch

CUDA

Hugging Face

LLMs

LMMs

Fließende Deutschkenntnisse

Fließende Englischkenntnisse

Jobbeschreibung

Über unseren Kunden

Unser Kunde ist ein mittelständischer Anbieter in der Erwachsenenbildung mit Bildungsangeboten an über 200 Orten in Deutschland. Das Unternehmen ermöglicht standortungebundenes Arbeiten sowohl in Deutschland als auch zeitweise im Ausland. Neben einer Reihe interessanter Benefits fördert unser Kunde natürlich auch aktiv die Fort- und Weiterbildung der eigenen Beschäftigten.

Erfahrungen

Hierfür verfügen Sie über Erfahrungen in folgenden Bereichen:

• Erfahrungen in MLOps
• Erfahrung mit Feature Engineering, Deployment (CI/CD), Konzeption, Entwicklung, Testing
• Kenntnisse in Python, PyTorch, CUDA, Hugging Face
• Erfahrungen mit LLMs und LMMs
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse

Aufgabenspektrum

In der Funktion als MLOps Engineer (m/w/d) sind Sie verantwortlich für die Entwicklung, das Deployment, den Betrieb und die Automatisierung von Machine Learning- und Daten-Pipelines. Sie betreuen den gesamten Prozess von der Datenanalyse bis zum Monitoring im Betrieb. Zudem verantworten Sie die Integration weiterer ML-Tools in die Infrastruktur auf Basis Azure Cloud. Die Machine Learning Lösungen sind für verschiedene Anwendungsfelder im Unternehmen vorgesehen, daher stehen Sie im Austausch mit unterschiedlichen Stakeholdern.

Benefits