Das ist der Job
Alles, was du über den Beruf MLOps Engineer wissen musst: Aufgaben, Gehalt, Skills, Karrierepfade und Einstiegsmöglichkeiten im DACH-Raum. Ein MLOps Engineer (Machine Learning Operations Engineer) bringt Machine-Learning-Modelle in die Produktion und sorgt dafür, dass sie dort zuverlässig, skalierbar und wartbar laufen.
MLOps Engineers sind die Architekten skalierbarer AI-Produktionssysteme. Der Unterschied zu ähnlichen Rollen: Data Scientists entwickeln ML-Modelle in Notebooks, ML Engineers bauen Modelle und Features, MLOps Engineers bringen Modelle in Production und betreiben sie zuverlässig.
Auf einen Blick
Durchschnittsgehalt: 70.000 – 90.000 €
Nachfrage DACH: Sehr hoch (stark wachsend)
Typischer Hintergrund: DevOps + ML oder ML Engineer + DevOps
Aufgaben & Tätigkeiten
Die Aufgaben e
Darum lohnt es sich
Mai min Lesezeit
Was ist ein MLOps Engineer? Die Rolle verbindet DevOps, Software Engineering und Machine Learning – und ist damit die Brücke zwischen Data Science und Production.
Sie sorgen dafür, dass ML-Modelle automatisiert deployed werden (CI/CD für ML), skalieren und performant laufen (Kubernetes, Cloud), überwacht werden und bei Problemen Alarm schlagen (Monitoring, Drift Detection) und der gesamte ML-Lifecycle automatisiert ist (von Training bis Retraining).
DevOps Engineers betreiben klassische Software – MLOps Engineers betreiben AI-Software mit speziellen Anforderungen.
