Das brauchst du
B. mit SageMaker - Bereitstellung einer On-Premise-Lösung für interne KI-Projekte (Beispiel: AI assisted coding) - Aufbau, Pflege und Optimierung von CI/CD-Pipelines zur automatisierten Bereitstellung und Überwachung von ML-Modellen - Unterstützung von Data-Analytics-Kolleg:innen bei der Umsetzung interner ML-Projekte - Zusammenarbeit mit Teams aus IT-Security, Datenschutz und Architektur für einen stabilen und regelkonformen Betrieb - Evaluation, Bereitstellung und Betrieb neuer Technologien und Tools rund um Machine Learning und MLOps ## Dein Profil - Studium in (Wirtschafts-) Informatik oder abgeschlossene IT-Ausbildung (z.
B. zum/zur Fachinformatiker:in) - Sehr gute Kenntnisse und Verständnis von objektorientierter Programmierung - Expertise im Bereich Agentic AI, Kenntnisse in Terraform bzw.
Darum lohnt es sich
## Darauf kannst du dich freuen - Entwicklung, Betrieb und Weiterentwicklung von ML-Plattformen in AWS, z.
IaC sowie fundiertes Know-how im Umgang mit Kubernetes - Idealerweise erste Erfahrungen mit einem Cloud-Provider (AWS, Azure oder GCP) - Grundverständnis für Datenschutz und IT-Sicherheit in Unternehmensumgebungen - Interesse an neuen Technologien und Kommunikationsstärke, um komplexe technische Abstimmungen mitzugestalten - Verhandlungssichere Deutschkenntnisse (mindestens C1-Niveau) ## Unsere Benefits - Arbeitgeberzuschüsse: Dein Plus zum Gehalt – 13,3 Monatsgehälter, leistungsorientierte Vergütung, Mobilitätszuschüsse, vermögenswirksame Leistungen - Weiterentwicklung: Erreich
