MLOps Engineer

Job Overview

Für ein Enterprise-KI-Projekt wird ein erfahrener MLOps Engineer gesucht. Ziel ist der Aufbau und Betrieb regelkonformer, skalierbarer End-to-End Machine-Learning-Workflows von der Entwicklung bis zum produktiven Einsatz.

Key Responsibilities

• Aufbau und Betrieb von End-to-End Data-Science- und ML-Workflows


• Implementierung von ML-Orchestrierungslösungen (z. B. Kubeflow Pipelines)


• Integration von ML-Tracking- und Experiment-Tools (MLflow, TensorBoard, o. Ä.)


• Automatisierung von Training-, Deployment- und Monitoring-Prozessen


• Entwicklung und Pflege von Python-basierten ML-Applikationen


• Umsetzung von CI/CD- und GitOps-Prinzipien für ML-Pipelines


• Sicherstellung von Security & Schwachstellenmanagement für Code, Container und Modelle


• Betrieb und Weiterentwicklung produktiver KI-Anwendungen


• Einbindung regulatorischer Rahmenbedingungen (z. B. AI Act, interne Policies, Kundenvorgaben)


• Abstimmung mit Plattform-, Fach- und Projektteams inkl. Erwartungsmanagement

Required Qualifications

• Mehrjährige Erfahrung als MLOps Engineer, ML Engineer oder Data Engineer


• Sehr gute Kenntnisse in Kubernetes-/OpenShift-basierten Umgebungen


• Erfahrung mit ML-Orchestrierung, ML-Tracking und Monitoring


• Sehr gute Python-Kenntnisse


• Sehr gute Deutsch und Englischkenntnisse