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Job summary
Ein führendes Unternehmen im Bereich IT-Dienstleistungen in Düsseldorf sucht einen erfahrenen Machine Learning Engineer. Ihre Aufgabe umfasst die Entwicklung skalierbarer ML-Architekturen und die Implementierung robuster Datenpipelines mit CI/CD-Integration. Der ideale Kandidat hat mindestens fünf Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Machine-Learning-Systemen sowie fundierte Kenntnisse in MLOps-Prinzipien. Deutsch und Englisch sind für die Kommunikation erforderlich.
Qualifications
Mindestens fünf Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb produktiver Machine-Learning-Systeme.
Fundiertes Fachwissen in Modellversionierung und Lifecycle-Management.
Erfahrung mit CI/CD-Integration und robusten Deploymentpipelines.
Responsibilities
Konzipieren und Implementieren skalierbarer ML-Architekturen für Enterprise-Anwendungen.
Entwickeln und Optimieren von Trainingspipelines und Monitoring-Mechanismen.
Technische Entscheidungen in ML-Projekten steuern und eng mit DevOps-Teams arbeiten.
Skills
MLOps-Prinzipien
Python
Docker
Kubernetes
MLflow
Hyperscaler-Cloud (AWS, Azure, GCP)
Education
Abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet
Job description
DEINE ROLLE
Produktionsarchitektur gestalten: Du konzipierst und implementierst skalierbare ML-Architekturen für hochverfügbare Enterprise-Anwendungen.
Trainings- und Inferenzpipelines entwickeln: Du baust robuste Daten-, Trainings- und Deploymentpipelines mit klarer CI/CD-Integration.
Modellrobustheit sicherstellen: Du implementierst Monitoring-, Drift-Detection- und Retraining-Mechanismen für produktive Systeme.
Performance optimieren: Du analysierst Latenz, Skalierungsverhalten und Ressourceneffizienz und optimierst Modelle entsprechend.
Technische Verantwortung übernehmen: Du steuerst technische Entscheidungen in ML-Projekten und arbeitest eng mit Plattform- und DevOps-Teams zusammen.
DEIN PROFIL
Erfahrung & Ausbildung: Du verfügst über mindestens fünf Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb produktiver Machine-Learning-Systeme im Enterprise-Umfeld und hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet.
Fundiertes Fachwissen: Du beherrschst MLOps-Prinzipien, Modellversionierung, Feature Stores und Lifecycle-Management sicher.
Moderner Tech-Stack: Du arbeitest souverän mit Python, Docker, Kubernetes, MLflow und mindestens einer Hyperscaler-Cloud wie AWS, Azure oder GCP.
Strukturierte Arbeitsweise: Du arbeitest engineering-orientiert, testgetrieben und mit klarem Fokus auf Skalierbarkeit und Stabilität.
KI Kompetenz: Du setzt KI-Tools in deinem Fachgebiet souverän ein, bewertest die Ergebnisse kritisch und unterstützt Kunden und adessi dabei, Potenziale von KI zu nutzen.
Sprachkenntnisse: Du kommunizierst sicher und professionell auf Deutsch sowie Englisch.