Machine Learning Engineer / MLOps Engineer (m/w/d)
About the role
Wer wir sind
Worum es geht
Aufgaben
- Produktive Daten- und ML-Pipelines entwickeln
- Datenaufbereitung und Modelltraining automatisieren
- Model Serving aufbauen und betreiben, inklusive Monitoring und Alerting
- ML-Modelle in Fachanwendungen integrieren
- ML-Modelle überwachen, Model Drift erkennen
- Technologischen Stack und DevOps-/MLOps-Prozesse weiterentwickeln
Das musst du mitbringen
Die folgenden sechs Punkte sind harte Voraussetzungen, jeder muss nachweisbar sein. Wenn einer davon fehlt, können wir dich leider nicht ins Rennen schicken. So ehrlich sind wir lieber vorab, als dir Zeit zu stehlen.
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in CI/CD-Entwicklung
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Python-Entwicklung
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Kubernetes und Docker
- Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung als Machine Learning Engineer
- Mindestens 3 Jahre Projektarbeit in agilen Entwicklerteams
- Deutsch mindestens auf C1-Niveau in Wort und Schrift, nachweisbar über ein Sprachzertifikat oder als Muttersprache
Das bringst du idealerweise mit
Kein Muss, aber je mehr davon, desto besser:
- DevOps-Zertifizierung
- Kubernetes-Zertifizierung
- Prometheus und Grafana
- Softwaredesign und Softwarearchitektur
- Kubeflow oder OpenShift AI
- Praktische Erfahrung mit ML-Modellen im Produktivbetrieb
- Jenkins und ArgoCD
- Erfahrung im Sozialversicherungsumfeld
- SAFe
Benefits
- Echte Produktivprojekte. KI, die beim Kunden in Betrieb geht. Kein Innovation-Lab, keine Folien.
- Remote-first in der DACH-Region. Gelegentlich vor Ort, ansonsten arbeitest du von dort, wo du gut arbeitest.
- Moderner KI-Stack. RAG, Agenten, Vektorsuche, MLOps. Aktueller Stack, kein Legacy-Ballast.
- Internes Upskilling. Wir investieren in deine KI-Skills.
- MacBook
- Flache Hierarchien. Die Gründer sind deine direkten Ansprechpartner.
- Ein Team, das sich kennt, auch bei verteiltem Arbeiten.
Dann bewirb dich, ein Lebenslauf reicht, ein Anschreiben brauchst du nicht. Wenn du früh verfügbar bist, ist das ein klares Plus. Wir melden uns innerhalb weniger Tage.
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Skills
Who can apply
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