(Senior) AI Engineer / MLOps Engineer (w/m/d)

Das ist der Job

München, Goetheplatz – Hybrid, 2–3 Tage Büro, 80.000 € – 100.000 € + VSOP Du willst nicht einfach Modelle trainieren, sondern eine MLOps‑Infrastruktur bauen, die in der Produktion wirklich läuft?

Verantwortlichkeiten Lead MLOps‑Prozesse: Bau und Betrieb der Infrastruktur, die AI‑Systeme reliable, scalable und secure macht – auf Azure, in Produktion, nicht im Notebook. Integration: ML‑Modelle und Data Pipelines smooth in Produktionssysteme bringen – nicht werfen, sondern integrieren.

Qualifikationen Nachweisbarer Erfolgstrackrecord als MLOps / ML Engineer mit 5+ Jahren hands‑on Erfahrung über den gesamten ML‑Lifecycle – nicht nur Training, sondern Deploying, Operating, Scaling in Produktion.

Du hast mindestens ein Unternehmen oder Projekt über einen Zeitraum von 2+ Jahren maßgeblich geprägt und dabei echte AI‑Infrastruktur in Produktion gebracht. Was wir nicht suchen Theoretiker, die nur Modelle trainieren, aber nie in Produktion gebracht haben. Reine Researchers mit geringem Produktions‑Exposure.

Entscheidend ist, ob du MLOps nicht nur verstehst, sondern wirklich in Produktion bringst – mit Kundenimpact, Ownership und dem Extra Mile. Wichtig: Bitte nenne frühzeitig deine Gehaltserwartung und ob du in anderen Prozessen aktiv bist – wir bewegen uns schnell und wollen keine Zeit verschwenden. #J-18808-Ljbffr

Das brauchst du

Bachelor oder Master in Engineering, Computer Science, Mathematics oder verwandtem Feld – keine Studienabgänger oder Werkstudentenprofile, diese Rolle erfordert echte Berufserfahrung.

Darum lohnt es sich

Keine endlosen Strategierunden ohne Ergebnis, sondern Menschen, die Verantwortung übernehmen und Dinge wirklich voranbringen. 14 von 20 Top‑Bauunternehmen in Deutschland sind bereits an Bord – jetzt braucht es jemanden, der die KI‑Infrastruktur auf das nächste Level bringt. Benefits Fixgehalt 80.000 € – 100.000 € je nach Erfahrung.

Baustellenbesuche & coole Team‑Events. 26 Urlaubstage (verhandelbar auf 28). Bestehendes Potential ist bereits da – 14/20 Top‑Bauunternehmen, EUR 8 Mio. Hier geht es nicht um Research‑Papers und Sandbox‑Experimente. Hier geht es darum, KI‑Lösungen für die Baubranche zu liefern – mit echtem Impact auf Lieferketten, CO₂ und Milliardenkosten.

Unser Kunde ist ein wachsendes Supply‑Chain‑SaaS‑Start‑up mit rund 50 Mitarbeitenden, das die Baubranche digitalisiert. Das Umfeld ist schnell, leistungsorientiert und stark von Umsetzung geprägt. Bridge AI und Business Value: Technische Initiativen mit Kundenbedürfnissen alignen, Sales und Product unterstützen, messbaren Impact für Kunden treiben.

Design und Implementierung: Advanced Features für das AI‑driven Supply‑Chain OS – enge Zusammenarbeit mit Engineering und Product. Qualität und Verbesserung: Accuracy, Efficiency, Uncertainty Estimation bestehender AI‑Features verbessern – rigorous testing, keine "works on my machine"‑Mentalität.

Skalierung und Maintainability: AI‑Lösungen skalierbar, wartbar und erweiterbar halten – und neue bauen. Engineering Standards: Hohe Standards in Practices, Tooling und Prozessen etablieren und durchsetzen. Strong Python & Azure Proficiency – du schreibst clean, reusable, well‑tested Code, nicht nur Prototypen.

Erfahrung mit NLP, Image Processing, generative AI & OCR – das ist kein Nice‑to‑have, sondern Daily Business. Deutsch mindestens B2 & English C1 – du kommunizierst mit Kunden und Kollegen auf beiden Sprachen. Leadership Ambition bei 100 % Hands‑on – du willst führen, aber selbst noch coden, nicht nur PowerPoints präsentieren.

Terraform ist ein Plus – kein Muss, aber willkommen. Vorherige Erfahrung in einer deutschen Firma und Bereitschaft, hybrid in München zu arbeiten – 2–3 Tage pro Woche im Büro am Goetheplatz. Kandidaten, die auf perfekte Struktur warten, statt selbst Struktur zu schaffen.

Menschen ohne Kundenfokus – hier muss technische Exzellenz mit Business Value zusammenlaufen. Kandidaten, die Relocation benötigen – du musst bereits im Großraum München ansässig sein. Kandidaten, die ein 9‑to‑5‑Job suchen – das ist kein Konzern, hier geht der Extra Mile zur Normalität.

Werkstudenten, Studienabgänger oder Profiles mit Kandidaten, die mangelnde Struktur als Problem statt als Chance betrachten – Startups haben keine fertigen Prozesse, die baut man selbst. Kandidaten, die bereit sind zu delegieren, aber nicht selbst mit anzupacken – 100 % operativ heißt 100 % operativ.

VSOP (Employee Share Options) – echte Beteiligung am Erfolg. Wellpass (subventioniertes Gym‑Membership). Subventioniertes Deutschlandticket. Flexible Arbeitszeiten & Hybrid‑Modell. Flache Hierarchien & hohe Verantwortung. Direkter Einfluss auf Produkt, Kunden und strategische AI‑Richtung.

Besondere Aspekte dieser Rolle Du baust nicht nur Modelle, sondern eine komplette MLOps‑Infrastruktur für einen Markt, der darauf wartet. Hohe Sichtbarkeit und direkter Einfluss auf die Gründer – kein Elfenbeinturm. Funding, Runway bis Mitte 2027.

Unternehmerisches Umfeld mit kurzen Wegen und hoher Geschwindigkeit – trotz realer Kunden und echter Revenue. Viel Verantwortung, viel Gestaltung, wenig Ausreden. Für manche Menschen ein Albtraum, für die Richtigen genau das, was sie suchen. Bereit für den nächsten Schritt? Dann bewirb dich jetzt als (Senior) AI Engineer / MLOps Engineer (w/m/d).

Entscheidend ist hier nicht dein Titel.