Senior MLOps Engineer (m/w/d)

Mein Kunde ist ein schnell wachsendes Technologieunternehmen im Bereich FIN-Tech und setzt Machine Learning ein, um die eigenen Produkte und Dienstleistungen zu revolutionieren. Das Data Science Team arbeitet an der Spitze der Innovation und nun sucht man einen erfahrenen MLOps Engineer (m/w/d), um die Entwicklung und Bereitstellung der KI-Lösungen zu optimieren.

Deine Aufgaben:

• MLOps-Strategie: Entwicklung und Implementierung einer umfassenden MLOps-Strategie für das Unternehmen, die die Automatisierung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von Machine Learning-Prozessen sicherstellt.
• CI/CD-Pipelines: Aufbau und Optimierung von Continuous Integration und Continuous Delivery (CI/CD) Pipelines für Machine Learning Modelle, um eine schnelle und effiziente Bereitstellung neuer Modelle zu gewährleisten.
• Automatisierung: Automatisierung von Aufgaben wie Modelltraining, -evaluierung, -bereitstellung und -überwachung.
• Monitoring & Logging: Entwicklung und Implementierung von Monitoring- und Logging-Systemen, um die Performance und Stabilität von Machine Learning Modellen in der Produktion zu überwachen und Probleme frühzeitig zu erkennen.
• Infrastruktur: Zusammenarbeit mit Data Scientists und Softwareentwicklern, um die Infrastruktur für Machine Learning-Projekte zu optimieren, z.B. durch die Auswahl und Implementierung geeigneter Cloud-Plattformen und Tools.
• Best Practices: Etablierung und Förderung von MLOps Best Practices im Unternehmen, um die Qualität und Effizienz der Machine Learning-Entwicklung zu steigern.
• Teamwork: Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Machine Learning Engineers und Softwareentwicklern, um die reibungslose Integration von Machine Learning Modellen in die bestehenden Systeme zu gewährleisten.

Dein Profil:

• Erfahrung: Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich MLOps oder DevOps, idealerweise mit Fokus auf Machine Learning.
• Cloud-Kenntnisse: Fundierte Kenntnisse in Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP und Erfahrung mit deren Services für Machine Learning (z.B. AWS SageMaker, Azure Machine Learning).
• CI/CD: Erfahrung mit CI/CD-Tools und -Prozessen, z.B. Jenkins, GitLab CI/CD, Azure DevOps.
• Containerisierung: Kenntnisse in Containerisierungstechnologien wie Docker und Kubernetes.
• Monitoring: Erfahrung mit Monitoring- und Logging-Tools, z.B. Prometheus, Grafana, ELK Stack.
• Programmierung: Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und/oder anderen relevanten Sprachen.
• Kommunikation: Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit.
• Eigeninitiative: Hohe Eigeninitiative, selbstständige Arbeitsweise und Problemlösungskompetenz.

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