Senior MLOps / LLMOps Engineer (all genders)
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Dortmund Vollzeit 54000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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adesso SE

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Steuere den End-to-End-Lifecycle von ML- und LLM-Systemen und entwickle innovative Lösungen.
  • Arbeitgeber: adesso - ein Ort für IT-Exzellenz und persönliche Entwicklung.
  • Mitarbeitervorteile: Gesundheitsförderung, flexible Arbeitsmodelle und über 400 Trainingsangebote.
  • Andere Informationen: Erlebe echten Teamgeist und profitiere von attraktiven Vergünstigungen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite in einem dynamischen Team.
  • Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium und mindestens 3 Jahre Erfahrung im ML-Bereich.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.

adesso steht für IT-Exzellenz und damit auch für exzellente Entwicklungsmöglichkeiten für alle adessi. Wir wachsen gemeinsam und lernen voneinander - an unseren Projekten, im Team und mit herausragenden Trainingsangeboten. Wir haben IT im Herzen, die Branche im Blick und den Erfolg unserer Kunden im Sinn. Denn erfolgreiches Geschäft entsteht durch innovative Ideen, zukunftsfähige Strategien und kluge IT-Lösungen.

Bewerben Sie sich jetzt, lesen Sie die Jobdetails, indem Sie nach unten scrollen. Überprüfen Sie, ob Sie über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, bevor Sie eine Bewerbung abschicken.

  • End-to-End-Lifecycle steuern: Du verantwortest Versionierung, Deployment, Monitoring und kontinuierliche Weiterentwicklung von ML- und LLM-Systemen im produktiven Betrieb.
  • CI/CD für AI etablieren: Du implementierst automatisierte Trainings-, Test- und Deployment-Pipelines inklusive Modell- und Prompt-Versionierung.
  • Evaluierungsarchitekturen entwickeln: Du konzipierst strukturierte Testsets, Golden Datasets und Metriken zur objektiven Qualitätsmessung von ML- und RAG-Systemen.
  • Observability sicherstellen: Du implementierst Monitoring für Modell-Drift, Daten-Drift, Latenz, Tokenverbrauch und Antwortqualität.
  • Reproduzierbarkeit verankern: Du stellst Auditierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und kontrollierte Rollbacks in AI-Systemlandschaften sicher.

Ausbildung & Erfahrung: Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Software Engineering oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet und mindestens 3 Jahre Erfahrung im Betrieb produktiver ML- oder LLM-Systeme im Enterprise-Umfeld.

Fachwissen im ML/LLM-Qualitätsmanagement: Du verstehst Modell-Lifecycle-Management, Drift Detection, Prompt-Evaluation und experimentelle Vergleichsverfahren tiefgehend.

Tech-Stack anwenden: Du arbeitest souverän mit MLflow oder Weights & Biases, CI/CD-Toolchains wie GitLab CI oder GitHub Actions sowie Container- und Cloud-Umgebungen.

strukturierte Arbeitsweise: Du arbeitest qualitäts-, stabilitäts- und reproduzierbarkeitsorientiert mit hohem Engineering-Anspruch.

Sprachkenntnisse: Du kommunizierst mündlich als auch schriftlich sicher und präzise auf Deutsch und Englisch.

Bleib gesund und fit: Wir fördern die Gesundheit unserer adessi mit sportlichen Zuschüssen wie vergünstigten Fitnessmitgliedschaften, Übernahme Platzmiete für bspw. Badminton, Padel Tennis oder Fußball und regelmäßigen Vorsorgeuntersuchungen.

Finde deine Work-Life-Balance: Unser Auszeitprogramm und flexible Arbeitsmodelle helfen dir dabei, Beruf und Privatleben optimal in Einklang zu bringen.

Zeit für die Familie: Unser Ziel ist es, die beiden Welten - Familien- und Arbeitsleben - miteinander zu vereinen. Hierfür unterstützen wir unsere adessi bestmöglich mit zahlreichen Angeboten, wie z. B. Kinderferienbetreuung, Kita-Kooperationen, Eltern-Kind-Büros oder Events, bei denen die ganze Familie willkommen ist.

Lerne und wachse mit uns: Mit über 400 Trainingsangeboten und unserer digitalen Lernplattform unterstützen wir deine kontinuierliche Weiterentwicklung.

Erlebe echten Teamgeist: Gemeinsame Events, Welcome Days, Firmenläufe oder das Patensystem stärken unseren Zusammenhalt und lassen dich von Anfang an Teil des Teams sein.

Engagement, das belohnt wird: Dein Einsatz zahlt sich aus - mit Prämien für Empfehlungen, Vorträge, die Betreuung von Abschlussarbeiten sowie attraktiven Vergünstigungen über unser Corporate-Benefits-Portal.

Sei mobil und flexibel: JobRad-Angebote, Zuschüsse für das Deutschlandticket und die Möglichkeit, bis zu zwei Monate mobil aus dem EU-Ausland zu arbeiten, bieten dir maximale Flexibilität.

Sicher in deine Zukunft: Unser hauseigener, unabhängiger Versicherungsberater und -makler alleato hat für dich stets individuelle Lösungen für Altersvorsorge oder Krankenversicherung parat.

Senior MLOps / LLMOps Engineer (all genders) Arbeitgeber: adesso SE

adesso ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur exzellente Entwicklungsmöglichkeiten bietet, sondern auch eine inspirierende Arbeitsumgebung schafft, in der Teamgeist und Innovation im Mittelpunkt stehen. Mit über 400 Trainingsangeboten, flexiblen Arbeitsmodellen und einem starken Fokus auf Work-Life-Balance unterstützt adesso seine Mitarbeiter dabei, beruflich und persönlich zu wachsen. Zudem fördert das Unternehmen die Gesundheit seiner Mitarbeiter durch sportliche Zuschüsse und zahlreiche familienfreundliche Angebote, die eine harmonische Vereinbarkeit von Berufs- und Familienleben ermöglichen.
adesso SE

Kontaktperson:

adesso SE HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Senior MLOps / LLMOps Engineer (all genders)

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam herausfinden, wer dir helfen kann, die richtige Verbindung zu knüpfen.

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, die besten Antworten zu formulieren und deine Fähigkeiten zu präsentieren.

Tipp Nummer 3

Zeige deine Leidenschaft für ML- und LLM-Systeme! Teile deine Projekte oder Erfahrungen in sozialen Medien oder auf deinem Portfolio. Lass uns zusammenarbeiten, um deine Erfolge ins Rampenlicht zu rücken.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen und gemeinsam an innovativen Lösungen zu arbeiten.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior MLOps / LLMOps Engineer (all genders)

Versionierung von ML-Systemen
Deployment von ML-Systemen
Monitoring von ML-Systemen
CI/CD für AI
Modell- und Prompt-Versionierung
Entwicklung von Evaluierungsarchitekturen
Qualitätsmessung von ML-Systemen
Monitoring für Modell-Drift
Daten-Drift
Auditierbarkeit in AI-Systemen
Modell-Lifecycle-Management
Drift Detection
Prompt-Evaluation
MLflow oder Weights & Biases
GitLab CI oder GitHub Actions

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und deine Erfahrungen sind wichtig. Lass sie in deiner Bewerbung durchscheinen, damit wir einen echten Eindruck von dir bekommen.

Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können schnell einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!

Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!: Nutze die Sprache aus der Stellenanzeige und zeige, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu den Anforderungen passen. Das hilft uns, deine Eignung für die Position besser zu verstehen.

Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnell bearbeiten können.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei adesso SE vorbereitest

Verstehe die Anforderungen

Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Jobbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Qualifikationen passen. So kannst du gezielt auf deine Stärken eingehen.

Bereite konkrete Beispiele vor

Überlege dir einige konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, die zeigen, wie du erfolgreich ML- oder LLM-Systeme implementiert hast. Nutze die STAR-Methode (Situation, Task, Action, Result), um deine Erfolge klar und strukturiert zu präsentieren.

Technisches Wissen auffrischen

Stelle sicher, dass du mit den relevanten Tools und Technologien, wie MLflow oder CI/CD-Toolchains, vertraut bist. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten und eventuell sogar praktische Aufgaben zu lösen, die dein Wissen testen.

Fragen stellen

Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten, dem Team oder den Herausforderungen, die das Unternehmen im Bereich MLOps sieht.

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