MLOPs Engineer (w/m/d) - Data & AI Platforms

Computacenter AG & Co. oHG; Frankfurt; Hybrid; EUR 65.000 - 85.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein internationales IT-Unternehmen sucht einen MLOps Engineer, der die technologische Basis für moderne Data & AI-Plattformen gestaltet. Sie sind verantwortlich für die Automatisierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen. Bewerber sollten über fundierte Kenntnisse in CI/CD und Kubernetes verfügen sowie Teamarbeit schätzen. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich.

Leistungen

Interne oder externe Trainings

Gesundheitstraining

Mobile Working & flexible Arbeitszeiten

Unterstützung durch den Familienservice

Qualifikationen

• Mindestens drei Jahre Berufserfahrung im MLOps- oder Data-Engineering-Umfeld.
• Erfahrung mit ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch.
• Teamorientierte, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise.

Aufgaben

• Automatisierung, Skalierung und Governance von Machine-Learning- und KI-Modellen.
• Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines für ML-Modelle.
• Zusammenarbeit mit Data Engineers und DevSecOps-Teams.

Kenntnisse

CI/CD

Kubernetes

Container-Orchestrierung

TensorFlow

PyTorch

MLOps-Tools (Kubeflow, MLflow, DVC)

Monitoring und Performance-Analysen

Teamarbeit

Deutsch (sehr gut)

Englisch (gut)

Ausbildung

Relevante Zertifizierungen

Tools

vLLM

Nvidia NIM

Nvidia Triton

Azure AI Foundry

Azure ML

AWS SageMaker

Jobbeschreibung

Wählen Sie aus, wie oft (in Tagen) Sie eine Benachrichtigung erhalten möchten:

Standort: Germany - Frankfurt, Germany - Stuttgart, Germany - Hannover, Germany - Hamburg, Germany - München, Germany - Ludwigshafen, Germany - Nürnberg, Germany - Köln, Germany - Berlin, Germany - Düsseldorf, Germany - Dortmund, Germany - Essen | Job-ID: 216217 | Geschäftsbereich: IT Consulting | Karriere-Level: Berufserfahrene

Deine Aufgaben

Als MLOps Engineer (w/m/d) gestaltest du die technologische Basis für die Entwicklung, Bereitstellung und den Betrieb moderner Data & AI-Plattformen. Dein Fokus liegt auf der Automatisierung, Skalierung und Governance von Machine-Learning- und KI-Modellen – von der ersten Idee bis zum produktiven Betrieb beim Kunden. Du arbeitest eng mit Data Engineers, Data Scientists und DevSecOps-Spezialist:innen zusammen, um skalierbare, sichere und wiederverwendbare KI-Services zu entwickeln, zu betreiben und kontinuierlich zu optimieren:

• Du unterstützt in den Bereichen Security und Operations – zum Beispiel durch die Automatisierung von Monitoring- und Logging-Lösungen.
• Du stellst betriebliche Aspekte wie Auto-Scaling und Performance-Optimierung sicher (z. B. GPU-/Accelerator-Skalierung).
• Du baust CI/CD-Pipelines für ML-Modelle auf und betreibst sie – inklusive Testing, Deployment und Monitoring.
• Du nutzt und entwickelst MLOps-Tools wie Kubeflow, MLflow und Data Version Control (DVC) weiter.
• Du übernimmst die Verantwortung für das Model-Management (Build, Deployment, Versionierung, Tracking und Serving).
• Du überwachst und bewertest die Modellperformance, z. B. in Bezug auf Qualität, Drift und Best-Fit-Analysen.
• Du stellst ML-/KI-Produkte für die Wiederverwendung in Kundenprojekten bereit.
• Du erstellst technische Dokumentationen, pflegst User Stories und arbeitest aktiv im agilen Projektvorgehen mit.
• Du arbeitest eng mit Data Engineers und DevSecOps-Teams zusammen.
• Du wirkst an konzeptionellen und strategischen Aufgaben rund um Data & AI Governance mit.

Dein Profil

• Mindestens drei Jahre Berufserfahrung im MLOps- oder Data-Engineering-Umfeld
• Fundierte Kenntnisse in CI/CD, Kubernetes und Container-Orchestrierung
• Erfahrung mit ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch
• Tiefgehendes Wissen im Umgang mit MLOps-Tools (z. B. Kubeflow, MLflow, DVC)
• Erfahrung mit Model-Builds, Deployment, Management und Skalierung
• Kenntnisse in Model-Registrys, -Tracking, -Versioning und -Serving
• Erfahrung mit Monitoring und Performance-Analysen von ML-Modellen
• Verständnis aktueller Trends wie Agentic AI und Model Context Protocol (MCP)
• Grundkenntnisse in Data & AI Governance sowie im Bereich Security & Compliance
• Teamorientierte, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
• Technologische Umgebung / Tools:
  vLLM, Nvidia NIM, Nvidia Triton, Azure AI Foundry, Azure ML, AWS Bedrock, AWS SageMaker, llm-d, Inference Gateway
  (optional: OpenShift AI, CKA, Azure AI Engineer Associate)
• Idealerweise relevante Zertifizierungen wie Databricks Certified Machine Learning Associate / Professional oder AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate
• Selbstständige, strukturierte und kreative Arbeitsweise sowie Freude an Teamarbeit
• Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse
• Wissen teilen– „Legendäre“ Fach-Events sowie spannende Expert Talks oder Developer Days mit klugen Köpfen aus allen Consultancy-Teams. Neues erfahren, networken und gemeinsam feiern.
• Weiterentwicklung– Wir investieren in Dich: interne oder externe Trainings, Herstellerzertifizierungen, Fach- oder Managementkarriere, Konferenzen, Mentoring oder Coaching u. v. m.
• Gesundheit– Voller Support von Lebenslagen-Coaching bis Gesundheitstraining
• Mobile Working & flexible Arbeitszeiten– Vertrauen ist gut. Punkt.
• Familie– Für uns zählt, was für Dich zählt! Wir bieten Heirats- und Geburtsbeihilfe, Unterstützung durch den Familienservice – und vieles mehr.
• Mobilität– Günstiger unterwegs mit unserem Firmenwagen-Programm. Selbstverständlich auch mit dem E-Auto.

Über uns

Computacenter ist ein internationales IT-Unternehmen mit einer 40-jährigen Erfolgsgeschichte. Allein in Deutschland bringen rund 7.000 Menschen die digitale Transformation voran: Sie entwickeln IT-Strategien, implementieren neue Technologien oder managen komplexe Infrastrukturen – für die Mehrheit der DAX-Unternehmen ebenso wie für große öffentliche Auftraggeber.

Als unabhängiger Partner aller führenden IT-Hersteller (wie z. B. Microsoft, Apple, IBM, HP, Cisco, Intel) sind wir in allen relevanten Technologiebereichen unterwegs: von Cyber Security, Cloud und Künstlicher Intelligenz über agile Software-Entwicklung bis hin zu Arbeitsplatzlösungen für die Smart Factory.

Und das Beste an uns? Ganz einfach: Die Menschen, die bei uns arbeiten, in ihrer Vielfalt, mit ihrem Potenzial und ihren individuellen Lebensentwürfen.

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