DATA / MACHINE LEARNING ENGINEER / OPS (m/w/d)

DATA / MACHINE LEARNING ENGINEER / OPS (m/w/d)

Deine Aufgaben:

• Entwerfen, Erstellen und Pflege der ML CI/CD-Pipeline und Workflows, die die Datenerfassung, Datenanalyse, Experimente, Modellschulung, Modellbereitstellung und Überwachung in der Produktion automatisieren
• Aufbau, Test und Pflege der Infrastruktur und Tools zur Erleichterung der konsistenten und automatisierten Entwicklung und Freigabe von KI-Softwarelösungen
• Automatisierung von Modellschulungs- und Freigabe-Workflows und Aufbau von Diensten rund um ML-Inferenz und Modellbereitstellung für die Laufzeitverarbeitung
• Datenmodellierung zur Unterstützung des Trainings von Machine-Learning-Modellen
• Enge Zusammenarbeit mit Dateningenieuren und Produktentwicklern, um das Modelltraining zu skalieren
• Erstellen von Pipelines zur kontinuierlichen Verbesserung der in der Produktion eingesetzten Modelle, was dabei hilft, neue Datenquellen und Modellfunktionen zu erkunden
• Implementierung von Maßnahmen zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Leistung der ML-Infrastruktur
• Aktive Suche nach Möglichkeiten zur Verbesserung der ML-Pipeline-Entwicklung und des Betriebsprozesses
• Arbeiten in einem agilen, internationalen Umfeld

Dein Profil:

• B.Sc., M.Sc. oder Ph.D. in Informatik oder einem verwandten Gebiet
• Mehr als 3 Jahre Erfahrung als Machine Learning Engineer, Data Engineer oder in einer ähnlichen Funktion mit starkem ML-Hintergrund
• Erfahrung in der Erstellung, Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen in der Produktion
• Erfahrung mit ML-Frameworks, Python-Tools für Data Science und MLOps-Tools wie TensorFlow, Apache Airflow, MLFlow und Kubeflow
• Solide Kenntnisse in der Programmierung mit Python
• Erfahrung mit cloudbasierten Datenpipelines, die für Anwendungen des maschinellen Lernens optimiert sind, AWS und/oder GCP ist ein Plus
• Beherrschung von Docker, Kubernetes und Infrastructure as Code (z. B. Terraform)
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Teamworkfähigkeiten
• Vertraut mit Workflow-Management-Plattformen wie Airflow
• Vertraut mit Best Practices in der Data Engineering- und MLOps-Community
• Du hast Spaß an der Arbeit in einem agilen Team, bringst Dich gern ein, denkst „out of the box" und hast Lust, Dich mit neuen Themen auseinanderzusetzen
• Gute Deutsch- und / oder Englischkenntnisse runden Dein Profil ab

Was wir bieten:

• Ein aufgewecktes und motiviertes Team mit flachen Hierarchien
• Home Office ist für uns eine Selbstverständlichkeit, auch vor Corona
• Flexible Arbeitszeiten und unkomplizierte Familienvereinbarkeit
• E-Bike Leasing mit Zuschuss
• Individuelle Weiterbildungsmaßnahmen
• Darüber hinaus erwarten Dich in unserem Büro überdurchschnittlich guter Kaffee, leckeres Obst, kühle Softdrinks, ein Kickertisch, ein Spieleautomat, eine Popcornmaschine sowie regelmäßige Team Events
• Last but not least -- und wir hoffen, das siehst Du auch so: Interesse an einer langfristigen Zusammenarbeit