Machine Learning Ops Engineer

Deloitte
29 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
English, German

Job location

Tech stack

Artificial Intelligence
Airflow
Cloud Computing
Continuous Integration
Machine Learning
Openshift
Ansible
Data Logging
Grafana
GIT
Containerization
Kubernetes
Information Technology
Machine Learning Operations
Kibana
Terraform
Software Version Control

Job description

Als MLOps Engineer (m/w/d) automatisierst du ML-Pipelines, betreibst und skalierst KI-Plattformen (z. B. Oracle OCI, Cloudera, IBM Watson, AWS, Azure, Google Cloud) und optimierst Monitoring sowie Infrastruktur - und trägst so zur Stabilität und Effizienz produktiver KI-Lösungen bei.

  • Stabilität: Du sicherst die Stabilität unserer KI-Plattformen, analysierst Fehlerursachen und verantwortest das Patch- und Lifecycle-Management für Cluster- und Containerumgebungen mit modernen Tools (z.B. Kubernetes, Docker, Helm, ArgoCD, Prometheus).
  • Automatisierung: In deinen Projekten automatisierst du ML-Pipelines mit Tools wie MLflow, Kubeflow oder Airflow und orchestrierst Container-Workloads mit Kubernetes oder OpenShift für skalierbare KI-Systeme.
  • Monitoring: Mit deinem Team optimierst du Monitoring- und Logging-Lösungen wie Grafana und Kibana, entwickelst Dashboards und Filter und stellst Transparenz für Plattform- und Modellperformance sicher.
  • Infrastructure-as-Code: Du automatisierst Infrastrukturprozesse und setzt auf Infrastructure-as-Code mit Terraform und Ansible, um Skalierbarkeit sicherzustellen.
  • Sicherheit: In deinen Aufgaben stellst du Datenschutz, Rechtemanagement und Auditability sicher, integrierst Cloud-Lösungen und arbeitest eng mit Data Scientists, ML Engineers und Entwicklerteams zusammen.

Requirements

  • Abschluss in Informatik, im Wirtschaftsingenieurswesen oder vergleichbar
  • Erfahrung in Automatisierung von ML-Pipelines, Plattformbetrieb und Orchestrierung mit Kubernetes/OpenShift sowie in der Optimierung von Monitoring- und Logging-Lösungen
  • Kenntnisse in Infrastructure-as-Code (Ansible, Terraform), CI/CD-Prozessen, Versionsverwaltung (Git) und GPU-Integration (z. B. NVIDIA) für ressourcenintensive KI-Workloads
  • Sicherer Umgang mit Tools wie MLflow, Kubeflow, Airflow sowie Grafana und Kibana für Monitoring und Logging; Erfahrung mit Containerisierung und Virtualisierungstechnologien
  • Deutsch und Englisch sehr gut in Wort und Schrift

About the company

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