MLOps Engineer - Implementation (f/m/x)

Bei der BMW Group beginnt alles mit Leidenschaft. Sie verwandelt einen Beruf in eine Berufung und treibt uns an, die Mobilität ständig neu zu erfinden und innovative Ideen auf die Straßen zu bringen. Begeisterung für gemeinsame Projekte verwandelt ein Team in eine starke Einheit, in der jede Meinung geschätzt wird. Nur wenn Fachwissen, hochprofessionelle Prozesse und Freude an der Arbeit zusammenkommen, können wir die Zukunft gemeinsam gestalten.

Wir bauen und betreiben die ML-Infrastruktur, die Wahrnehmungs- und Vision-Modelle von Experimenten bis zur Produktion bringt - über ein Daten-Mesh aus domänenbesessenen Datensätzen, durch großangelegte verteilte Schulungen auf Qualcomm Cloud AI 100 und NVIDIA GPU-Clustern, bis hin zu optimierten, einsatzbereiten Artefakten für ressourcenbeschränkte Hardware im Fahrzeug.

• Sie bauen und pflegen End-to-End-ML-Pipelines mit Workflow-Orchestrierungstools: von der Datenaufnahme über verteilte Schulung, Bewertung, Modellkompilierung bis hin zu einsatzbereiten Artefakten.
• Darüber hinaus entwickeln Sie Petabyte-große Datenpipelines, die Domänendatensätze konsumieren und rohe MDF4 (.mf4) und MCAP-Protokolldateien in trainingsbereite Formate umwandeln.
• Sie erstellen Werkzeuge für effiziente parallele Leser, Signalextraktion, Synchronisation von Multi-Sensor-Streams und Integration mit Datensatzmanagement-Plattformen für visuelle QA und Kuratierung.
• Außerdem verwalten Sie das Experiment-Tracking, Hyperparameter-Tuning und das Modell-Registry, um Reproduzierbarkeit, Herkunft und Genehmigungsgates vom Experiment bis zur Produktion durchzusetzen.
• Sie entwickeln und pflegen Modellkompilierungs- und Optimierungspipelines, die auf die In-Vehicle Qualcomm Snapdragon Ride-Chips und/oder NVIDIA Automotive SoCs abzielen.
• Zusätzlich betreiben Sie Observability-Stacks, die Dashboards, Datenabdriftwarnungen, Pipeline-SLOs und Protokollaggregation bereitstellen.

Profil:

• Universitätsabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
• 3–5 Jahre praktische Erfahrung in ML-Infrastruktur oder MLOps.
• Starke Python-Kenntnisse; Erfahrung mit hermetischen Build-Systemen (z.B. Bazel) ist von Vorteil.
• Erfahrung mit Produktions-Kubernetes, einschließlich Bereitstellung und Debugging von Workloads, Schreiben von Helm-Charts und Verwaltung von Accelerator-Knotenpools.
• Kenntnisse in der Orchestrierung von ML-Pipelines, Experiment-Tracking und Hyperparameter-Optimierung.
• Praktische Erfahrung mit Infrastructure-as-Code für AWS (z.B. Terraform) und automobilen Messdaten wie MDF4 oder MCAP.
• Vertrautheit mit relationalen Datenbanken (z.B. PostgreSQL) für Metadatenspeicher und Erfahrung mit Datensatzmanagement-Tools, funktionale Sicherheitsbewusstsein (ISO 26262) oder AUTOSAR Adaptive.

Wir bieten:

• Herausfordernde Projekte, mit denen wir gemeinsam die Mobilität von morgen gestalten.
• Vielfältige persönliche und berufliche Entwicklungsmöglichkeiten.
• Attraktive, faire und leistungsbezogene Vergütung.
• Hohe Arbeitsplatzsicherheit.
• Jährliche Sonderzahlungen wie Urlaubsvergütung, Weihnachtsbonus und Gewinnbeteiligung.
• Flexible Arbeitszeiten, einschließlich sechs Wochen Jahresurlaub und Überstundenvergütung.
• Vergünstigte BMW & MINI-Konditionen.
• Viele weitere Vorteile unter bmw.jobs/benefits.

Frühester Eintrittstermin: ab sofort

Art der Anstellung: unbefristet

Arbeitszeit: Vollzeit

Bei der BMW Group legen wir großen Wert auf Gleichbehandlung und Chancengleichheit. Unsere Einstellungsentscheidungen basieren auf der Persönlichkeit, Erfahrung und den Fähigkeiten der Bewerber.