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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die technische Entwicklung unserer MLOps-Infrastruktur und baue komplexe Machine-Learning-Pipelines auf.
- Arbeitgeber: Wir sind ein innovatives Unternehmen in Berlin, das sich auf Machine Learning spezialisiert hat.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und spannende Team-Events.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines agilen Teams und gestalte die Zukunft von MLOps mit modernster Technologie.
- Gewünschte Qualifikationen: Du solltest ein Informatikstudium oder eine vergleichbare Ausbildung sowie Erfahrung im MLOps-Bereich haben.
- Andere Informationen: Wir suchen kreative Köpfe, die gerne im Team arbeiten und neue Ideen einbringen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Zum nächstmöglichen Zeitpunkt suchen wir Sie als (Senior) MLOps Engineer für den Standort Berlin.
Ihr Aufgabenbereich
- Technische Leitung und strategische Weiterentwicklung der MLOps-Infrastruktur und -Services
- Verantwortung für den Aufbau und Betrieb komplexer, hochverfügbarer Machine-Learning-Pipelines (inkl. CI/CD/CT sowie GitOps)
- Konzeption und Entwicklung datenintensiver, cloudnativer Applikationen und Self-Service-Plattformkomponenten für Data Science und Machine Learning (inkl. GenAI)
- Erstellung und Umsetzung von Konzepten in den Bereichen Modell-Monitoring, Datadrift-Erkennung, automatisiertes Retraining und Rollback-Strategien
- Kontinuierliche Verbesserung der Infrastruktur, Automatisierung und Performance-Optimierung
- Enge Zusammenarbeit mit Architekten, Data Scientists, DevOps Engineers und weiteren Stakeholdern zur Sicherstellung eines skalierbaren, resilienten und sicheren ML-Betriebs
- Mitarbeit und technische Führung in einem crossfunktionalen Team innerhalb eines agilen Projekts
Ihr Profil
- Abgeschlossenes Studium der Informatik oder eines vergleichbaren technischen Studiengangs – alternativ eine Ausbildung zum Fachinformatiker mit fundierter praktischer Berufserfahrung
- Umfassende Berufserfahrung im DevOps Engineering, idealerweise mit Schwerpunkt im MLOps-Umfeld
- Tiefgehende technische Expertise im Umgang mit Containern und Orchestrierungstools (Docker, Kubernetes, OpenShift, Helm) sowie mit cloud-nativen Architekturen
- Erfahrung in der Konzeption, Umsetzung und dem Betrieb von CI/CD/CT-Pipelines, GitOps-Lösungen (z. B. ArgoCD), Infrastructure as Code (z. B. OpenTofu) und Monitoring-Tools (z. B. Prometheus, Grafana, ELK)
- Praktische Erfahrung im Einsatz gängiger MLOps-Tools (z. B. MLflow, Argo Workflows, JupyterHub) sowie in der produktiven Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen sowie LLMs mittels Model-Serving-Frameworks (z. B. BentoML, FastAPI, vLLM)
- Solide Programmierkenntnisse in Python, insbesondere im Umfeld von Data-Science- und Machine-Learning-Frameworks
- Ausgeprägte Fähigkeit zur strukturierten Problemlösung, hohe Eigenverantwortung und starke Kommunikationskompetenz
- Sehr gute Deutschkenntnisse (Niveau C1) sowie ergänzende Englischkenntnisse (Niveau B2)
MLOps Engineer - [\'Vollzeit\'] Arbeitgeber: Bundesdruckerei GmbH
Kontaktperson:
Bundesdruckerei GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: MLOps Engineer - [\'Vollzeit\']
✨Netzwerken in der MLOps-Community
Nutze Plattformen wie LinkedIn oder Meetup, um dich mit anderen MLOps-Profis zu vernetzen. Nimm an Veranstaltungen und Webinaren teil, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen, die dir bei deiner Bewerbung helfen können.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Falls du noch nicht viel praktische Erfahrung im MLOps-Bereich hast, arbeite an eigenen Projekten oder beteilige dich an Open-Source-Projekten. Dies zeigt dein Engagement und deine Fähigkeiten, was für uns als Arbeitgeber sehr wichtig ist.
✨Technische Skills vertiefen
Stelle sicher, dass du die neuesten Tools und Technologien im MLOps-Bereich beherrschst. Investiere Zeit in Online-Kurse oder Tutorials zu Themen wie CI/CD-Pipelines, Docker und Kubernetes, um deine Kenntnisse aufzufrischen und zu erweitern.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu MLOps und den verwendeten Tools übst. Simuliere Interviews mit Freunden oder nutze Plattformen, die technische Interviewfragen anbieten, um dein Selbstvertrauen zu stärken.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: MLOps Engineer - [\'Vollzeit\']
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Stellenanzeige genau lesen: Nimm dir Zeit, die Stellenanzeige gründlich zu lesen. Achte auf die spezifischen Anforderungen und Aufgaben des MLOps Engineers, um sicherzustellen, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen widerspiegelt. Betone deine Kenntnisse in DevOps, MLOps, CI/CD-Pipelines und cloud-nativen Architekturen, um deine Eignung für die Position zu unterstreichen.
Motivationsschreiben verfassen: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten zur Weiterentwicklung der MLOps-Infrastruktur beitragen können.
Technische Fähigkeiten hervorheben: Stelle sicher, dass du deine technischen Fähigkeiten klar und präzise darstellst. Gehe auf deine Erfahrungen mit Containern, Orchestrierungstools und MLOps-Tools ein, um deine Qualifikationen zu untermauern.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bundesdruckerei GmbH vorbereitest
✨Technische Vorbereitung
Stelle sicher, dass du mit den gängigen MLOps-Tools und -Technologien vertraut bist, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Bereite dich darauf vor, spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, insbesondere im Umgang mit CI/CD-Pipelines und cloud-nativen Architekturen.
✨Kommunikationsfähigkeiten zeigen
Da enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern gefordert ist, solltest du deine Kommunikationsfähigkeiten unter Beweis stellen. Übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären, um zu zeigen, dass du in einem crossfunktionalen Team arbeiten kannst.
✨Problemlösungsansatz demonstrieren
Bereite dich darauf vor, konkrete Probleme oder Herausforderungen zu diskutieren, die du in der Vergangenheit gelöst hast. Zeige deinen strukturierten Problemlösungsansatz und wie du dabei Eigenverantwortung übernommen hast.
✨Fragen zur Unternehmenskultur
Zeige Interesse an der Unternehmenskultur und den agilen Arbeitsmethoden des Unternehmens. Stelle Fragen dazu, wie das Team zusammenarbeitet und welche Tools und Methoden verwendet werden, um die MLOps-Infrastruktur weiterzuentwickeln.
