ML Ops Engineer

ENERCON GmbH

Mannheim, Germany

2 months ago

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Role details

Contract type

Permanent contract

Employment type

Full-time (> 32 hours)

Working hours

Shift work

Job source

indeed.com

Tech stack

Artificial Intelligence Data Analysis Microsoft Azure Continuous Integration Information Engineering Machine Learning Tensorflow Data Logging Cloud Platform System Pytorch Git Pyspark

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Scikit Learn Information Technology Machine Learning Operations Databricks

Job description

Entwicklung von Guidelines und Richtlinien sowie fachliche Unterstützung zur unternehmensweiten Sicherstellung des Goldstandards für KI
Entwicklung, Implementierung und Monitoring des Machine-Learning-Operations-Frameworks zur Gewährleistung von Wissens- und Ergebniskontinuität über den gesamten Lebenszyklus unserer Assets
Enge, cross-funktionale Zusammenarbeit mit Data Science und Data Engineers, DevOps-Teams und relevanten Stakeholdern, um einen reibungslosen, sicheren und skalierbaren Rollout sowie das Lifecycle-Management von ML-Modellen und KI-Agenten im gesamten Unternehmen sicherzustellen
Aktive Unterstütze beim Aufbau und der Weiterentwicklung von ENERCONs AI Governance
Identifikation und Umsetzung von Optimierungspotenzialen in der Entwicklung, im Deployments und im produktiven Betrieb von Machine-Learning-Modellen sowie KI-Agenten
Kontinuierliche Bewertung des geschäftlichen Mehrwerts von Advanced-Analytics-Produckten, * 30 Tage Urlaub pro Jahr
Flexible Arbeitszeit durch entsprechende Arbeitszeitmodelle
In- und externe Weiterbildungsmöglichkeiten durch die ENERCON Akademie
Ganzheitliches Engagement bei der betrieblichen Altersvorsorge
Private Berufsunfähigkeitsversicherung zu speziellen Konditionen
Finanzielle Unterstützung bei verschiedenen Formen vermögenswirksamer Leistungen
Ein internationales Onboarding mit ausgewogenem Einarbeitungsplan
Hierarchieübergreifende Duz-Kultur als fest verankerter Teil der Unternehmenskultur
Reichhaltiges Benefits-Paket mit Unterstützung zu Firmenfitness (Hansefit und JobRad)
Spannende und abwechslungsreiche Tätigkeiten in der grünen Wachstumsbranche Windenergie

Requirements

Abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation
Fundierte Erfahrung mit gängigen ML-Frameworks (z. B. Databricks MLflow, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) sowie im Aufbau skalierbarer Daten- und ML-Pipelines
Routine in CI/CD-Prozessen für Machine-Learning-Workflows, inklusive Monitoring, Logging und sicherem Deployment in produktiven Umgebungen
Versierter Umgang mit Cloud-Plattformen (z.B. Azure) sowie Tools wie Unity Catalog, Git und modernen Data-Engineering-Technologien (z. B. PySpark, Databricks)
Kenntnisse in der Absicherung von ML-Pipelines und im verantwortungsvollen Umgang mit sensiblen Daten
Starke analytische Fähigkeiten sowie Kommunikationsstärke und Freude an der Arbeit im Team