DevOps/MLOps Engineer

Algorized ist ein VC-finanziertes Deep-Tech-Unternehmen aus dem Silicon Valley mit Schweizer Wurzeln, das Edge-AI-Modelle entwickelt, die Robotern ein Echtzeitbewusstsein für Menschen ermöglichen, indem sie bestehende drahtlose Sensoren nutzen - was eine sicherere Mensch-Maschine-Koexistenz ermöglicht. Während wir weiterhin schnell wachsen, suchen wir einen DevOps/MLOps Engineer für unser Büro in Etoy, Schweiz, der leidenschaftlich an Innovation, Produktentwicklung und dem Aufbau robuster Systeme von Ende zu Ende interessiert ist. Wenn Sie in einer dynamischen Startup-Umgebung gedeihen, Verantwortung übernehmen und Backend-, Frontend- und eingebettete Systeme nahtlos verbinden können, würden wir uns freuen, Sie kennenzulernen.

Verantwortlichkeiten:

• Fahren, entwerfen und besitzen Sie die Entwicklung der Plattform zur Bereitstellung von Daten basierend auf umsetzbaren Erkenntnissen.
• End-to-End-Verantwortung für die technischen Anforderungen, das Design, die Entwicklung, die Integration und die Verifizierung von plattformbasierten Lösungen, die maschinelles Lernen zur Analyse großer Datensätze verwenden.
• Auswahl, Design und Implementierung geeigneter Cloud-Datenbanken für langsame und schnelle Datenspeicherung mit Schwerpunkt auf Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Leistung.
• Optimierung der ML-Algorithmen zur Gewährleistung hoher Leistung und Zuverlässigkeit.
• Entwicklung von API-Strategien, APIs und Gestaltung von Wegen zur Integration mit Kundensystemen.
• Erstellung und Pflege einer CI/CD-Infrastruktur, die das Wachstum der AWS-basierten Plattform unterstützt.
• Bereitstellung und Pflege von Werkzeugen, Vorlagen und Best Practices zur Standardisierung von Entwicklung, Bereitstellung und ML-Workflows.
• Überwachung, Fehlersuche und kontinuierliche Verbesserung von Produktionssystemen, CI/CD-Workflows und ML-Pipelines mit Fokus auf Leistung, Sicherheit und Kosten.
• Aktive Teilnahme an der Softwareentwicklung und Integration von Echtzeitsystemen.
• Enge Zusammenarbeit mit dem Team im Entwicklungsprozess, einschließlich der Definition von Zielen und der Sicherstellung der Lieferung von Meilensteinen in einer hochgradig funktionsübergreifenden Kapazität gemäß den Bedürfnissen des Kunden.

Voraussetzungen:

• MSc oder ein höherer Abschluss in einem relevanten Bereich mit über 5 Jahren Erfahrung in MLOps, ML-Modellbereitstellung und Cloud-Infrastruktur.
• Starke praktische Erfahrung mit AWS-Diensten (z.B. EC2, S3, IAM, ECR, ECS/EKS, SageMaker).
• Nachweisliche Erfahrung im Entwurf und in der Wartung von CI/CD-Pipelines (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins oder ähnliches).
• Starke Kenntnisse in Linux, Skripting und Automatisierung (Bash, Python).
• Erfahrung mit containerisierten Umgebungen (Docker; Kubernetes ist ein Plus).
• Praktische Erfahrung in der Unterstützung von Workflows für maschinelles Lernen, einschließlich Training, Modellversionierung und Bereitstellung.
• Starke Problemlösungs- und Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, Systeme und Workflows klar zu dokumentieren.

Bevorzugte Anforderungen:

• Erfahrung mit Infrastructure as Code-Tools (Terraform, CloudFormation oder gleichwertig).
• Erfahrung mit eingebetteten Echtzeitsystemen ist ein großes Plus.