Senior Machine Learning & Data Engineer

• Einheitliche Wege schaffen, um intern entwickelte oder Open-Source-Modelle zu übernehmen, zu bewerten und in den End-to-End-Autonomie-Stack einzubinden
• Die MLOps-Plattform aktiv mitgestalten und auf vorhandenen Bausteinen wie Kubernetes, MLflow und GitLab aufbauen
• Pipelines für Training, Evaluierung und Deployment entwickeln, die zuverlässig in Multi-Cloud-Umgebungen sowie auf unserem internen, abgeschotteten Cluster laufen
• Reproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit über den gesamten Modelllebenszyklus sicherstellen - von Daten- und Modellversionierung über Experiment-Tracking bis zur Model Registry
• Gemeinsam mit Teams wie DevOps und Simulation Umgebungen entwickeln, in denen sich die Qualität von Modellen systematisch und vergleichbar messen lässt
• Beim Aufsetzen von Pipelines zur Modelloptimierung und Verbesserung der Inferenz-Performance unterstützen
• Eng mit ML-Entwickler:innen, Software- und Systemengineering sowie dem Infrastrukturbetrieb zusammenarbeiten und die Perspektive ML in Produktion in alle Teams einbringen
• ML-Trainings und die daraus hervorgehenden Modelle in Software- und Hardware-in-the-Loop-Umgebungen integrieren und dabei Reproduzierbarkeit, Skalierbarkeit und eine reibungslose Developer Experience gewährleisten
• Dazu beitragen, ML-Modelle domänenübergreifend - von Perception bis zur Entscheidungsfindung - in einsatzfähige Bausteine für autonome UAVs zu überführen

Technologies:

• CI/CD
• Cloud
• DevOps
• GitLab
• Hardware
• Kubeflow
• Kubernetes
• MLflow
• MLOps
• PyTorch
• Python
• Support
• Machine Learning

• Abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich, z. B. Informatik, Mathematik, Elektrotechnik, Luft- und Raumfahrttechnik oder Künstliche Intelligenz
• Berufserfahrung in MLOps oder ML Engineering mit Modellen und Plattformen, die aktiv für produktive Systeme genutzt werden
• Fundiertes ML-Verständnis: Kenntnisse darüber, wie Modelle trainiert, evaluiert und verbessert werden, sowie praktische Erfahrung mit PyTorch und gängigen Formaten wie ONNX
• Sehr gute Python-Kenntnisse und Freude an sauberer, wartbarer Software; C++-Kenntnisse sind wünschenswert
• Erfahrung mit Kubernetes, CI/CD und MLOps-Tools, etwa GitLab, Kubeflow, MLflow, KServe und Artifact Registries
• Wünschenswert sind Erfahrungen in mindestens einem der folgenden Bereiche: Modelloptimierung für Edge-Inferenz (z. B. TensorRT, Quantisierung), Hardware-in-the-Loop-Umgebungen, Simulationsumgebungen und synthetische Daten oder verteiltes Training auf GPU-Clustern
• Systemdenken: Gesamtlösungen im Blick behalten und auch bei Modellen aus vielen Quellen den Überblick bewahren
• Teamgeist, klare Kommunikation und Interesse daran, eine noch entstehende Plattform mitzugestalten
• Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse
• Bewusstsein für mögliche Compliance-Risiken und integres Verhalten

70.000 - 100.000 € per year Vollzeit, Wir sind Airbus Defence and Space GmbH. Am traditionsreichen Technologiestandort der Tesat in Backnang bauen wir ein neues, agiles Kompetenz- und Entwicklungszentrum auf, in dem wir die Expertise der Weltraumtechnik mit der Dynamik eines Start-ups verbinden und die nächste Generation KI-gestützter Verteidigungs- und Dual-Use-Anwendungen entwickeln. Die unbefristete Vollzeitstelle als (Senior) MLOps Engineer ist in der Job Family Qualification & Operability angesiedelt und richtet sich an Professionals auf verschiedenen Karrierestufen; die Eingruppierung erfolgt auf Basis der individuellen Erfahrung. Wir bieten die Möglichkeit, die Zukunft autonomer Systeme bei einem weltweit führenden Luft- und Raumfahrtunternehmen mitzugestalten, ein inspirierendes Umfeld, ein engagiertes Team, ein attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, berufliche Entwicklungsmöglichkeiten innerhalb des Airbus-Konzerns und ein hybrides Arbeitsmodell mit bis zu 40 % mobilem Arbeiten. Wir unterstützen persönliches