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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Verantworte produktive ML-Systeme in einem regulierten Umfeld und sorge für stabile Deployments.
- Arbeitgeber: Innovatives Pharmaunternehmen mit Fokus auf KI und Lebenswissenschaften.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitsmodelle und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Medizin mit stabilen ML-Lösungen und echtem Impact.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung mit Docker, Kubernetes und CI/CD-Pipelines sowie gute Python-Kenntnisse.
- Andere Informationen: Kontinuierliche Weiterbildung und moderne Arbeitsumgebung warten auf dich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Für unseren Kunden aus dem Pharma- und Life-Sciences-Umfeld suchen wir eine erfahrene Persönlichkeit im Bereich MLOps, die produktive Machine‑Learning-Systeme in einem regulierten, qualitätskritischen Umfeld verantwortet. Pharma-Organisationen stellen besondere Anforderungen an KI: Nachvollziehbarkeit, Stabilität, Compliance und langfristiger Betrieb stehen klar im Vordergrund. In dieser Rolle geht es nicht um Experimente, sondern um produktive ML‑Systeme mit echtem Impact.
Deine Mission
- Betrieb und Weiterentwicklung produktiver ML‑Pipelines (Training, Deployment, Retraining)
- Umsetzung von Model Deployment & Serving (APIs, Inferenz, Skalierung, Latenz)
- Automatisierung von Deployments mittels CI/CD und infrastructure‑nahen Ansätzen
- Sicherstellung von Monitoring, Stabilität und Nachvollziehbarkeit
- Zusammenarbeit mit Data Science, IT, Security und Quality‑Teams
Dein Gewinn
- Attraktive Vergütung mit leistungsbezogenen Komponenten
- Flexible Arbeitsmodelle und großzügige Urlaubsregelungen
- Umfassende Gesundheits- und Vorsorgeleistungen
- Betriebliche Altersvorsorge und langfristige Absicherung
- Kontinuierliche Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten
- Moderne Arbeitsumgebung und zusätzliche Corporate Benefits
Dein Talent
- Erfahrung mit Docker & Kubernetes in produktiven Umgebungen
- Cloud‑Know‑how (AWS, Azure oder GCP), idealerweise auch Hybrid / On‑Prem
- Umgang mit ML‑Lifecycle‑Tools (z. B. MLflow, Kubeflow, DVC, W&B)
- Sehr gute Python‑Kenntnisse
Du erfüllst nicht 100 % unserer Anforderungen? Bewirb Dich gerne trotzdem!
MLOps Engineer (m/w/d) – Pharma / Life Sciences (DACH) Arbeitgeber: birkle IT
Kontaktperson:
birkle IT HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: MLOps Engineer (m/w/d) – Pharma / Life Sciences (DACH)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Pharma- und Life-Sciences-Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen können!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass Stellenanzeigen veröffentlicht werden. Kontaktiere Unternehmen direkt und frage nach möglichen MLOps-Positionen. Zeig dein Interesse und deine Initiative!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Docker, Kubernetes und CI/CD-Pipelines auffrischst. Mach ein paar Mock-Interviews, um sicherzustellen, dass du bereit bist, dein Wissen zu präsentieren.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine passende Stelle findest, bewirb dich direkt über unsere Website. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: MLOps Engineer (m/w/d) – Pharma / Life Sciences (DACH)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und deine Erfahrungen sind wichtig. Lass uns wissen, was dich motiviert und warum du Teil von StudySmarter werden möchtest.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!: Nutze die Sprache aus der Stellenbeschreibung und zeige, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu den Anforderungen passen. Das hilft uns, deine Eignung für die Rolle 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 birkle IT vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen des Pharma- und Life-Sciences-Sektors vertraut. Informiere dich über Compliance, Stabilität und Nachvollziehbarkeit in MLOps, um im Interview zu zeigen, dass du die Herausforderungen dieser Branche verstehst.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit vor, die deine Erfahrung mit produktiven ML-Systemen und CI/CD-Pipelines zeigen. Zeige, wie du Docker, Kubernetes und Cloud-Technologien eingesetzt hast, um stabile Deployments zu gewährleisten.
✨Zeige Teamfähigkeit
Da die Zusammenarbeit mit Data Science, IT, Security und Quality-Teams wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone, wie du in der Vergangenheit interdisziplinär gearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen zeigen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im MLOps-Bereich oder wie das Unternehmen die Weiterentwicklung seiner ML-Pipelines plant.