MLOps Engineer (m/w/d)

Aufgaben

• Bereitstellung (Deployment) und Betrieb von Machine-Learning-Modellen in standardisierten und skalierbaren Produktionsumgebungen

• Implementierung robuster Traffic-Handling- und Autoscaling-Mechanismen zur Gewährleistung eines zuverlässigen und effizienten Model Servings

• Konzeption und Verwaltung fortschrittlicher Deployment-Strategien zur Risikominimierung bei Model Releases und Updates

• Optimierung der Inference-Performance durch verbesserte Hardwareauslastung und Minimierung der Latenz für Produktions-Workloads

• Paketierung und Release von Machine-Learning-Modellen in vollständig containerisierten und versionskontrollierten Umgebungen

• Sicherstellung der Reproduzierbarkeit und Integrität von Modell-Artefakten über Entwicklungs-, Test- und Produktionssysteme hinweg

• Etablierung eines umfassenden Monitorings für Inference-Performance, Datenqualität und Modellverhalten in der Produktion

• Unterstützung von Governance und Compliance durch die Pflege rückverfolgbarer Release-Artefakte, Validierungsergebnisse und revisionssicherer Dokumentation

Qualifikationen

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik, Machine Learning, Künstlicher Intelligenz, Software Engineering oder eine vergleichbare Qualifikation

• Mehrjährige Berufserfahrung in den Bereichen Machine Learning Operations (MLOps), Platform Engineering oder in DevOps-Umgebungen zur Unterstützung von Machine-Learning-Systemen

• Fundierte Erfahrung im Deployment und Betrieb von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen

• Solide Kenntnisse im Umgang mit containerisierten Workloads und Orchestrierungsplattformen für skalierbares Model Deployment

• Erfahrung in der Arbeit mit Systemen zur Modellversionierung und im Management von Machine-Learning-Artefakten über verschiedene Umgebungen hinweg

• Sichere Englischkenntnisse in Wort und Schrift

• Praktische Erfahrung in der Optimierung von Machine-Learning-Modellen für effiziente Inference und Hardwareauslastung

• Strukturierte und analytische Herangehensweise an die Lösung komplexer operativer Herausforderungen in Machine-Learning-Systemen

• Ausgeprägte Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten in der Zusammenarbeit mit Engineering-, Data-Science- und Plattform-Teams

Unsere Wertschätzung

Stärken und Erfahrungen zählen bei Rheinmetall, auch wenn vielleicht nicht alle aufgeführten Anforderungen vollständig erfüllt sind. Wir freuen uns auf Bewerber*innen, die Lust haben, etwas zu bewegen und Verantwortung zu übernehmen. Wir legen Wert auf Individualität und Chancengleichheit. Schwerbehinderte Bewerber*innen werden bei gleicher Eignung besonders berücksichtigt.

Wir bieten Ihnen

• Betriebliche Altersvorsorge

• Aktienkaufprogramm

• 30 Urlaubstage

• Zugang zu den Corporate Benefits

• Deutschlandticket

• Umzugsunterstützung

• VIVA Familienservice

• Individuelle und vielfältige Weiterentwicklungsmöglichkeiten u. a. in der Rheinmetall Academy

• Professioneller Einarbeitungsprozess begleitet durch ein digitales Onboarding

Kontakt

Zuständige*r Ansprechpartner/in: Özge Demirkaya

Für Fragen zu Ihrer Bewerbung nutzen Sie bitte das Kontaktformular.