Machine Learning Engineer / MLOps Engineer

• Produktive Daten- und ML-Pipelines entwickeln
• Datenaufbereitung und Modelltraining automatisieren
• Model Serving aufbauen und betreiben, inklusive Monitoring und Alerting
• ML-Modelle in Fachanwendungen integrieren
• ML-Modelle überwachen, Model Drift erkennen
• Technologischen Stack und DevOps-/MLOps-Prozesse weiterentwickeln, * Echte Produktivprojekte. KI, die beim Kunden in Betrieb geht. Kein Innovation-Lab, keine Folien.
• Remote-first in der DACH-Region. Gelegentlich vor Ort, ansonsten arbeitest du von dort, wo du gut arbeitest.
• Moderner KI-Stack. RAG, Agenten, Vektorsuche, MLOps. Aktueller Stack, kein Legacy-Ballast.
• Internes Upskilling. Wir investieren in deine KI-Skills.
• MacBook
• Flache Hierarchien. Die Gründer sind deine direkten Ansprechpartner.
• Ein Team, das sich kennt, auch bei verteiltem Arbeiten.

• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in CI/CD-Entwicklung
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Python-Entwicklung
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Kubernetes und Docker
• Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung als Machine Learning Engineer
• Mindestens 3 Jahre Projektarbeit in agilen Entwicklerteams
• Deutsch mindestens auf C1-Niveau in Wort und Schrift, nachweisbar über ein Sprachzertifikat oder als Muttersprache

Das bringst du idealerweise mit

Kein Muss, aber je mehr davon, desto besser:

• DevOps-Zertifizierung
• Kubernetes-Zertifizierung
• Prometheus und Grafana
• Softwaredesign und Softwarearchitektur
• Kubeflow oder OpenShift AI
• Praktische Erfahrung mit ML-Modellen im Produktivbetrieb
• Jenkins und ArgoCD
• Erfahrung im Sozialversicherungsumfeld
• SAFe

Rockstardevelopers, gegründet 2015, Büros in Stuttgart und München. Aus hunderten Projekten für Enterprise- und Mittelstandskunden wissen wir, wie man Software baut, die im Ernstfall trägt.

Seit einer Weile verschiebt sich unser Schwerpunkt Richtung KI: LLM-Anwendungen, RAG, Agenten-Systeme, die beim Kunden wirklich produktiv gehen. Genau dafür suchen wir dich.

Worum es geht

Unsere Kunden sind IT-Dienstleister im öffentlichen Sektor, ein reguliertes Umfeld mit hohen Ansprüchen an Datenschutz und Betriebssicherheit. Dort baust du KI-Lösungen in bestehende Branchenlösungen ein: Dialogsysteme, semantische Suche, RAG-Pipelines, Agenten, alles im echten Produktivbetrieb für viele Nutzer. Projektsprache ist Deutsch.