MLOps Engineer (m/w/d)

Wir sind ainovi, ein progressives IT-Beratungsunternehmen mit Fokus auf Data Science, Microsoft, SAP sowie der Entwicklung und Vermarktung digitaler Produkte. Unsere Expert:innen unterstützen KMU’s und DAX-Unternehmen seit 2011 bei der digitalen Transformation.

Unsere Werte – Progressivität, Vielseitigkeit und Authentizität – bilden das Fundament unserer Arbeit. Wir sind davon überzeugt, dass nur vielseitige Teams mit unterschiedlichen Perspektiven und frischen Ideen in der Lage sein können, nachhaltige Lösungen zu bieten.

Unser Erfolg basiert auf der Entwicklung und dem Wohlbefinden unserer Teams. Deshalb wollen wir unseren Mitarbeiter:innen ein modernes Arbeitsumfeld bieten, in dem Gemeinschaft, Technologie und menschliche Werte den Kern für Innovation bilden.

1. ML-Pipelines & Automatisierung:
   • Entwickle und optimiere End-to-End-Pipelines für Training, Testing, Deployment und Monitoring von Machine-Learning-Modellen.

1. Modell-Deployment & Skalierung:
   • Sorge dafür, dass Modelle zuverlässig, performant und reproduzierbar in produktiven Umgebungen laufen – ob in der Cloud oder on-premise.
2. Monitoring & Observability:
   • Implementiere Tools und Prozesse zur Überwachung von Modell-Performance, Drift-Erkennung und Stabilität.
3. CI/CD für Machine Learning:
   • Setze Continuous Integration & Deployment-Pipelines auf, um ML-Workflows effizient, nachvollziehbar und automatisiert zu gestalten.
4. DataOps & Zusammenarbeit:
   • Arbeite eng mit Data Scientists, Data Engineers und Softwareentwicklern zusammen, um robuste und nachhaltige ML-Systeme zu bauen.
5. Sicherheit & Governance:
   • Implementiere Standards und Best Practices für Datenschutz, Sicherheit und Compliance im Machine-Learning-Kontext.
6. Innovation & Tooling:
   • Bewerte neue MLOps-Tools, Frameworks und Plattformen (z. B. MLflow, Kubeflow, Vertex AI, Sagemaker) und bringe innovative Ansätze ein.

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Ingenieurwissenschaften oder einem verwandten Bereich.
• Erste Berufserfahrung (1-3 Jahre) im Bereich MLOps, DevOps oder Data Engineering oder in einem ähnlichen Umfeld.
• Sehr gute Kenntnisse in Python und Erfahrung mit ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
• Erfahrung in Skriptsprachen zur Automatisierung von Prozessen (TODO: Beispiele angeben)
• Erfahrung mit CI/CD-Tools (z. B. GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins)
• Know-How in Containerisierung & Orchestrierung (Docker, Kubernetes)
• Praxis mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und ML-Diensten (z. B. Sagemaker, Vertex AI)
• Kenntnisse in ML-Pipeline-Tools (z. B. MLflow, Kubeflow, Airflow, Prefect)
• Erfahrung in Monitoring & Logging (z. B. Prometheus, Grafana, ELK-Stack, Evidently AI)
• Verständnis von Machine Learning Lifecycle Management, Governance und Sicherheit
• Analytisches Denken, Problemlösungsorientierung und ein agiles Mindset
• Kommunikationsstärke und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit

• Teamorientierte Unternehmenskultur, geprägt von flachen Hierarchien sowie ausgewogene Work Life Balance
• Sichere Perspektiven durch strategisches Wachstum und starke Partner
• Attraktives Gehaltspaket mit zusätzlichen Leistungen (Firmenwagen, Bonusregelung etc.)
• Arbeiten mit zukunftsorientierten Technologien
• Regelmäßige Fortbildung durch Seminare, Workshops und Schulungen
• Minimierung von Reisezeiten, da wir für Dich passende und möglichst regionale Projekte in der Nähe Deines Heimatortes suchen
• Es kann überwiegend bis ausschließlich remote gearbeitet werden

Please send us your application only if you have good German language skills.

Wenn Du auf der Suche nach einer spannenden Herausforderung bist & Dich fachlich und persönlich weiterentwickeln möchtest, dann bist Du bei uns genau richtig.

Wir bieten unseren festangestellten Beratern attraktive Benefits, mit denen wir unsere Wertschätzung zum Ausdruck bringen möchten.

• Homeoffice
• Firmenwagen
• Flexibilität
• Gehaltspaket
• Dienstrad
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