Senior MLOps / LLMOps Engineer (all genders)

adesso SE; Jena; Vor Ort; EUR 60.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes IT-Dienstleistungsunternehmen in Jena sucht einen erfahrenen Experten für ML- und LLM-Systeme. In dieser Rolle sind Sie für Versionierung, Deployment und Monitoring verantwortlich. Sie sollten ein abgeschlossenes Studium in Informatik oder einem vergleichbaren Feld sowie mindestens 3 Jahre Erfahrung im Betrieb solcher Systeme mitbringen. Zudem sind Kenntnisse in CI/CD-Toolchains und ein hohes Maß an sprachlicher Sicherheit in Deutsch und Englisch gefordert. Das Unternehmen bietet eine innovative Arbeitsumgebung.

Qualifikationen

• Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Betrieb produktiver ML- oder LLM-Systeme.
• Tiefgehendes Verständnis im ML/LLM-Qualitätsmanagement.
• Kompetenz in strukturierten Arbeitsweisen mit hohem Engineering-Anspruch.
• Souveräner Einsatz von KI-Tools im Fachgebiet.

Aufgaben

• Steuerung von Versionierung und Deployment von ML- und LLM-Systemen.
• Implementierung automatisierter Trainings- und Deployment-Pipelines.
• Entwicklung strukturierter Testsets und Metriken zur Qualitätsmessung.
• Monitoring von Modell-Drift, Daten-Drift und Antwortqualität.
• Sicherung von Auditierbarkeit und kontrollierten Rollbacks.

Kenntnisse

ML- und LLM-Systeme

Deployment

CI/CD-Toolchains

Monitoring

Auditierbarkeit

Deutsch

Englisch

Ausbildung

Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering oder Software Engineering

Tools

MLflow

Weights & Biases

GitLab CI

GitHub Actions

Jobbeschreibung

DEINE ROLLE

• End-to-End-Lifecycle steuern: Du verantwortest Versionierung, Deployment, Monitoring und kontinuierliche Weiterentwicklung von ML- und LLM-Systemen im produktiven Betrieb.
• CI/CD für AI etablieren: Du implementierst automatisierte Trainings-, Test- und Deployment-Pipelines inklusive Modell- und Prompt-Versionierung.
• Evaluierungsarchitekturen entwickeln: Du konzipierst strukturierte Testsets, Golden Datasets und Metriken zur objektiven Qualitätsmessung von ML- und RAG-Systemen.
• Observability sichern: Du implementierst Monitoring für Modell-Drift, Daten-Drift, Latenz, Tokenverbrauch und Antwortqualität.
• Reproduzierbarkeit verankern: Du stellst Auditierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und kontrollierte Rollbacks in AI-Systemlandschaften sicher.

DEIN PROFIL

• Ausbildung & Erfahrung: Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Software Engineering oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet und mindestens 3 Jahre Erfahrung im Betrieb produktiver ML- oder LLM-Systeme im Enterprise-Umfeld.
• Fachwissen im ML/LLM-Qualitätsmanagement: Du verstehst Modell-Lifecycle-Management, Drift Detection, Prompt-Evaluation und experimentelle Vergleichsverfahren tiefgehend.
• Tech-Stack anwenden: Du arbeitest souverän mit MLflow oder Weights & Biases, CI/CD-Toolchains wie GitLab CI oder GitHub Actions sowie Container- und Cloud-Umgebungen.
• strukturierte Arbeitsweise: Du arbeitest qualitäts-, stabilitäts- und reproduzierbarkeitsorientiert mit hohem Engineering-Anspruch.
• 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 mündlich als auch schriftlich sicher und präzise auf Deutsch und Englisch.