> Markdown version of [/jobs/ext/3271480-machine-learning-engineer-mlops-engineer](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3271480-machine-learning-engineer-mlops-engineer). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Machine Learning Engineer / MLOps Engineer - **Company:** Rockstardevelopers GmbH - **Location:** Stuttgart, Germany - **Experience:** Experienced - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Continuous Integration, DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, OpenShift, Software Architecture, Prometheus, Scaled Agile Framework, Software Engineering, Data Processing, Grafana, Kubernetes, Machine Learning Operations, Docker, Jenkins - **Published:** September 4, 2026 - **Apply:** https://www.adzuna.de/details/5870690677 ## About the Role * 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 ## Description * 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.