Das ist der Job
DEINE ROLLE Produktionsarchitektur gestalten: Du konzipierst und implementierst skalierbare ML-Architekturen für hochverfügbare Enterprise-Anwendungen. Trainings- und Inferenzpipelines entwickeln: Du baust robuste Daten-, Trainings- und Deploymentpipelines mit klarer CI/CD-Integration.
Moderner Tech-Stack: Du arbeitest souverän mit Python, Docker, Kubernetes, MLflow und mindestens einer Hyperscaler-Cloud wie AWS, Azure oder GCP. Strukturierte Arbeitsweise: Du arbeitest engineering-orientiert, testgetrieben und mit klarem
Das brauchst du
DEIN PROFIL Erfahrung & Ausbildung: Du verfügst über mindestens fünf Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb produktiver Machine-Learning-Systeme im Enterprise-Umfeld und hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet.
Darum lohnt es sich
Modellrobustheit sicherstellen: Du implementierst Monitoring-, Drift-Detection- und Retraining-Mechanismen für produktive Systeme. Technische Verantwortung übernehmen: Du steuerst technische Entscheidungen in ML-Projekten und arbeitest eng mit Plattform- und DevOps-Teams zusammen.
Fundiertes Fachwissen: Du beherrschst MLOps-Prinzipien, Modellversionierung, Feature Stores und Lifecycle-Management sicher. Performance optimieren: Du analysierst Latenz, Skalierungsverhalten und Ressourceneffizienz und optimierst Modelle entsprechend.
