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# AI/ML Ops Engineer

- **Company:** United Internet AG
- **Location:** Frankfurt am Main, Germany
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Cloud Computing, Continuous Integration, DevOps, Digital Subscriber Line (DSL), Python (Programming Language), Machine Learning, Software Engineering, Management of Software Versions, Data Logging, Tso/ispf, Kubernetes, Information Technology, Machine Learning Operations, Docker
- **Published:** November 12, 2026
- **Apply:** https://jobs.meinestadt.de/frankfurt-am-main/standard?id=260656873

## About the Role

Erfolgreich abgeschlossenes Studium, z. B. in Informatik, Software Engineering oder einem vergleichbaren Studiengang
Mehrjährige Erfahrung im DevOps- oder MLOps-Umfeld
Fundierte Kenntnisse in Container-Technologien (Docker) und Orchestrierung (Kubernetes)
Erfahrung mit CI/CD-Systemen und automatisierten Deployment-Prozessen
Praxis im Umgang mit Monitoring-, Logging- und Tracking-Tools
Gute Python-Kenntnisse zur Automatisierung von Prozessen
Erfahrung im Bereich LLMOps bzw. Betrieb von GenAI-Anwendungen
Kenntnisse relevanter Standards (z. B. ISO/IEC 42001)
Erfahrung mit hybriden Infrastrukturumgebungen (Cloud & On-Premise)

## Description

Machine Learning
Kubernetes
Ernährung
Breitband
Internet
Cloud
Mobilität
Informatik
Mentoring
Dokumentation
Technik
Mobilfunk
Automatisierung
ISO-Normen
Software-Engineering
IT
Dienstleistungen
DSL
Python
Docker
Optimierung
Ergonomie
Continuous Integration
DevOps
Engineering
Flexibilität
Kreativität, In dieser Rolle stellen Sie den stabilen, skalierbaren Betrieb moderner ML- und GenAI-Systeme sicher und bauen eine durchgängige Delivery-Kette von der Entwicklung bis zur produktiven Nutzung auf.

Aufbau und Betrieb von CI/CD/CT-Pipelines für Machine-Learning-Modelle und GenAI-Anwendungen (inkl. Prompt-Workflows)
Implementierung und Verwaltung von Model Registry, Versionierung und Deployment-Prozessen
Deployment von AI-Services in produktiven Umgebungen mittels Docker und Kubernetes
Monitoring und Optimierung von Modell-Performance (z. B. Drift, Latenz, Kosten, Verfügbarkeit)
Sicherstellung von Skalierbarkeit, Stabilität und Wiederholbarkeit von ML-Workflows
Erstellung auditfähiger Artefakte (z. B. Model Cards, Logs, Dokumentation)
Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, AI/ML Engineers und Plattform-Teams
Weiterentwicklung von Best Practices im Bereich MLOps und AI-Betrieb