Senior MLOps / LLMOps Engineer (all genders)

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

Zusammenfassung

Ein führendes IT-Beratungsunternehmen in Nordrhein-Westfalen sucht einen erfahrenen Fachmann für den Betrieb von ML- und LLM-Systemen. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Versionierung, das Deployment und das Monitoring dieser Systeme. Mit einem Abschluss in Informatik oder einem verwandten Bereich sowie mindestens 3 Jahren Erfahrung im Enterprise-Umfeld sollten Sie über umfassende Kenntnisse im ML-Lifecycle-Management und CI/CD-Toolchains verfügen. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich.

Qualifikationen

• Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Betrieb produktiver ML- oder LLM-Systeme im Enterprise-Umfeld.
• Verständnis für experimentelle Vergleichsverfahren.
• Fähigkeit zur strukturierten Arbeitsweise und zum Qualitätsmanagement.

Aufgaben

• Verantwortung für Versionierung, Deployment und Monitoring von ML- und LLM-Systemen.
• Implementierung automatisierter Trainings-, Test- und Deployment-Pipelines.
• Entwicklung von Evaluierungsarchitekturen und Qualitätsmessung.

Kenntnisse

ML-Lifecycle-Management

Drift Detection

Prompt-Evaluation

CI/CD-Toolchains

Kommunikation auf Deutsch

Kommunikation auf 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.