MLOPs Platform Engineer (m/w/d)

softgarden GmbH; Berlin; Vor Ort; EUR 60.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein innovatives Unternehmen sucht einen MLOps Platform Engineer, um ihre MLOps Plattform weiterzuentwickeln und zu betreiben. In dieser spannenden Rolle arbeiten Sie eng mit Data Scientists und Software Engineers zusammen, um die ML-Infrastruktur zu optimieren und CI/CD-Pipelines zu entwickeln. Ihre Expertise in Docker, Kubernetes und MLOps-Tools wird entscheidend sein, um die Performance und Sicherheit der Modelle zu gewährleisten. Wenn Sie ein selbstmotivierter Teamplayer sind, der gerne komplexe Herausforderungen meistert, dann ist diese Position genau das Richtige für Sie.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium oder IT-technische Ausbildung mit relevanter Erfahrung.
• Erfahrung mit MLOps-Tools und Cloud-Ressourcen.

Aufgaben

• Weiterentwicklung und Betrieb der MLOps Plattform.
• Optimierung der ML-Infrastruktur für Skalierbarkeit und Kosteneffizienz.

Kenntnisse

Docker

Kubernetes

MLOps-Paradigmen

Python

SQL

Bash

Kommunikationsfähigkeiten

Teamarbeit

Ausbildung

Studium der Informatik

IT-technische Berufsausbildung

Tools

Airflow

Kubeflow

MLFlow

TensorFlow

PyTorch

Jobbeschreibung

Zum nächstmöglichen Zeitpunkt suchen wir Sie als MLOps Platform Engineer für den Standort Berlin.

Ihr Aufgabenbereich

• Weiterentwicklung und Betrieb unserer MLOps Plattform, einschließlich Cloud-Ressourcen und lokaler Server
• Implementierung von Monitoring-Lösungen zur Überwachung von Performance und Status der bereitgestellten Modelle
• Optimierung der ML-Infrastruktur im Hinblick auf Skalierbarkeit und Kosteneffizienz
• Entwicklung und Pflege von CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Test, Integration und Bereitstellung von ML-Modellen
• Anwendung bewährter Sicherheitspraktiken, um sowohl die Modelle als auch die von ihnen verarbeiteten Daten zu schützen
• Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Software Engineers und anderen Stakeholdern, um Modellanforderungen und Systembeschränkungen zu verstehen
• Umfassende Dokumentation von Bereitstellungsprozessen, Konfigurationen und Systemarchitekturen

Ihr Profil

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik bzw. einer vergleichbaren Studienrichtung alternativ eine IT-technische Berufsausbildung mit einschlägiger Berufserfahrung
• Expertise im Umgang mit Docker/Kubernetes; idealerweise Erfahrung mit Red Hat Openshift
• Erfahrung mit MLOps-Paradigmen und MLOps-Tools wie Airflow, Kubeflow, MLFlow etc.
• Praktische Erfahrung mit KI-Frameworks wie (TensorFlow, PyTorch) und Libraries (Transformers, DeepSpeed, etc.)
• Solide Kenntnisse in Python, SQL, Bash und anderen Skriptsprachen, die für die Arbeit mit KI und Sprachmodellen unerlässlich sind
• Selbstmotiviert, multitaskingfähig und ein ausgewiesener Teamplayer
• Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten