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- ML Infrastructure Engineer (m/w/f) - System Engineering / Admin, Ingenieur
Stellenbeschreibung
Deine Aufgaben
- Aufbau und Betrieb einer Model-Serving-Plattform (z. B. Triton Inference Server)
- Integration unterschiedlichster Modelltypen und Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow)
- Entwicklung von Inference APIs (Batch & Streaming)
- Design robuster Input- und Output-Schemata für ML-Modelle
- Performance-Optimierung (Latenz, Durchsatz, GPU-Auslastung)
- Containerisierung und Deployment von Modellen (Docker, AWS)
Das bringst du mit
- Sehr gute Python-Kenntnisse (Backend / ML Runtime)
- Erfahrung mit ML Inference & Serving (z. B. Triton, TorchServe oder eigene Runtimes)
- Fundiertes Verständnis von:
- Model-Inputs und -Outputs
- Batching vs. Streaming
- FP32 / FP16 / Quantisierung
- Sicherer Umgang mit Docker und produktiven Deployments
- Starke Debugging-Fähigkeiten in verteilten ML-Systemen
- Grundkenntnisse in CUDA / GPU-Computing
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Das bieten wir dir
- Flexible Arbeitszeiten: Um Familie und Beruf optimal zu vereinbaren, kannst du deinen Arbeitstag nach deinen individuellen Bedürfnissen gestalten. Profitiere darüber hinaus von individuellen Modellen, Workation und Sabbaticals.
- Homeoffice: Egal, ob aus dem Büro oder von einem anderen Ort -- mobiles Arbeiten gehört für uns zum Alltag.
- Mindset: Open Door, Teamspirit und flache Hierarchien sind im #teamGFT keine Buzzwords, sondern gelebte Praxis.
- 12.000 Talente weltweit: Profitiere von dem globalen Austausch mit Experten aus über 20 Ländern auf deinem Gebiet.
- Weiterbildung & Zertifizierungen: Nimm an Fortbildungen, Konferenzen und Zertifizierungen teil. Wir gehen auf deine individuellen Bedürfnisse ein.
- Standortbezogene Extras: Profitiere von weiteren Zusatzleistungen, wie Job Rad, Betrieblicher Altersvorsorge und vielem mehr.
- Neueste Technologien: Durch die Arbeit mit international führenden Konzernen und den Einsatz interdisziplinärer Teams arbeiten wir am Puls der Zeit und setzen uns ständig mit den neuesten Methoden und Technologien auseinander.
