Senior MLOps / DevOps Engineer AI (Computer Vision)

Unser Kunde ist ein innovatives Unternehmen, das sich auf die digitale Transformation spezialisiert hat und als IT- und Digitalsparte einer großen Unternehmensgruppe agiert. In dieser Rolle als Senior MLOps / DevOps Engineer AI (Computer Vision) sind Sie verantwortlich für die Entwicklung, Implementierung und Wartung von Softwarelösungen sowie Cloud-Infrastrukturen, die für das Training, Management und Deployment von Computer-Vision-Datensätzen und -Modellen erforderlich sind. Sie arbeiten eng mit einem dynamischen Team von AI Engineers zusammen, um die Effizienz in der Entwicklung, dem Training und dem Deployment von KI-Modellen zu steigern. Zu Ihren Hauptaufgaben gehört die Optimierung von Deployment-Pipelines, um eine nahtlose Integration und Skalierung von Machine-Learning-Modellen zu gewährleisten. Das Unternehmen bietet Ihnen die Möglichkeit, an der Schnittstelle zwischen Agilität und Sicherheit zu arbeiten, wobei Sie von schnellen Entscheidungswegen und echten Gestaltungsspielräumen in Ihren Projekten profitieren. Zudem haben Sie die Chance, eine robuste, sichere und performante Infrastruktur für KI-Lösungen im großen Maßstab aufzubauen und dabei Ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden und kollegialen Umfeld weiterzuentwickeln.

Der ideale Kandidat bringt mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in den Bereichen MLOps, DevOps oder Data Engineering mit und verfügt über eine solide Basis im Software Engineering sowie im Machine Learning. Sie sind ein Python-Experte und haben eine Leidenschaft für sauberen, wartbaren und gut getesteten Code. Erfahrung mit der ML-Library PyTorch ist von Vorteil. Sie sind sicher im Umgang mit Docker und Kubernetes und beherrschen Infrastructure as Code mit Terraform. Praktische Erfahrung mit mindestens einem großen Cloud-Provider (AWS, GCP oder Azure) sowie im Aufbau und Management von CI/CD-Pipelines wird vorausgesetzt. Ein grundlegendes Verständnis von Deep Learning und KI-Workflows ist ebenfalls wichtig. Idealerweise haben Sie bereits mit MLOps-Tools wie MLflow, Kubeflow oder Cloud-Lösungen wie SageMaker/Vertex AI gearbeitet. Zudem sollten Sie Erfahrung mit Monitoring- und Observability-Stacks wie Prometheus, Loki und Grafana haben und die DevOps-Prinzipien verstehen. Persönlich zeichnen Sie sich durch eine proaktive, zuverlässige und eigenständige Arbeitsweise aus und sind in der Lage, komplexe technische Herausforderungen mit pragmatischen, skalierbaren Lösungen zu bewältigen.

Technologien

Python Docker Kubernetes AWS Azure GCP Terraform Prometheus Grafana

Soft Skills

Teamfähigkeit Kommunikation Analytisches Denken

Erforderliche Sprachen

Deutsch Englisch