MLOps Engineer (m/w/d)

Job description

Ref.-Nr.: DE17794 Anstellungsart: Vollzeit Vertragsart: Unbefristeter Vertrag WOFÜR WIR SIE SUCHEN 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 WAS SIE MITBRINGEN SOLLTEN Erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik, Machine Learning, Künstlicher Intelligenz, Software Engineering oder eine vergleichbare Qualifikationjährige 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 Stärken und Erfahrungen zählen bei Rheinmetall, auch wenn vielleicht nicht alle aufgeführten Anforderungen vollständig erfüllt sind. Wir freuen uns auf Bewerber (m/w/d), die Lust haben, etwas zu bewegen und Verantwortung zu übernehmen. Wir legen Wert auf Individualität und Chancengleichheit. Schwerbehinderte Bewerber (m/w/d) werden bei gleicher Eignung besonders berücksichtigt. WAS WIR IHNEN BIETEN An unserem Standort in Bremen bieten wir Ihnen: Betriebliche Altersvorsorge Aktienkaufprogramm 30 Urlaubstage Zugang zu den Corporate Benefits Deutschlandticket Umzugsunterstützung VIVA Familienservice Individuelle und vielfältige externe sowie interne Weiterentwicklungsmöglichkeiten u.a. in der Rheinmetall Academy Professioneller Einarbeitungsprozess begleitet durch ein digitales Onboarding KONTAKTDETAILS Zuständige/r Ansprechpartner/in: Özge Demirkaya .