Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte und verwalte Kubernetes-Cluster für KI/ML-Anwendungen im autonomen Fahren.
- Unternehmen: BMW Group, führend in innovativer Mobilität und Technologie.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und umfangreiche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Sichere Anstellung mit vielen Zusatzleistungen und einem dynamischen Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Sei Teil der Zukunft des Fahrens und forme die Mobilität von morgen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in MLOps oder Cloud Engineering mit Fokus auf ML-Plattformen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen stehen an der Spitze, wenn es darum geht, die Mobilität der nächsten Generation in Bereichen wie automatisiertes Fahren zu gestalten. Wir sind ein interdisziplinäres Team, das die Entwicklung und den Betrieb einer skalierbaren MLOps-Plattform für autonomes Fahren vorantreibt. Gemeinsam ermöglichen wir innovative KI-Lösungen, indem wir eine robuste, cloud-native Infrastruktur für den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens bereitstellen.
Aufgaben
- Sie entwerfen, bauen und verwalten Kubernetes-Cluster auf AWS EKS mit hohen Sicherheits- und Skalierbarkeitsstandards für AI/ML-Workloads im autonomen Fahren.
- Darüber hinaus provisionieren und orchestrieren Sie großangelegte GPU-Cluster für verteiltes AI/ML-Training und Experimente.
- Hier implementieren und automatisieren Sie CI/CD-Pipelines für AI/ML-Workflows, die für den Lebenszyklus von Modellen im autonomen Fahren optimiert sind.
- Zusätzlich entwickeln und pflegen Sie Infrastrukturkomponenten wie Experimentverfolgung, Modellregistrierung und Artefakt-Speicherung, die auf Daten zum autonomen Fahren zugeschnitten sind.
- Sie überwachen und optimieren die Zuverlässigkeit, Leistung und Kosten der Plattform.
- Außerdem implementieren Sie Ressourcenplanung, Quotenmanagement und Kostenkontrollstrategien innerhalb der MLOps-Umgebung.
- Sie arbeiten eng mit Data Scientists, AI/ML-Ingenieuren und Cloud-Architekten zusammen, um eine robuste Infrastruktur für den gesamten AI/ML-Lebenszyklus sicherzustellen.
Profil
- Hochschulabschluss in Informatik, Data Science, KI, Mathematik, Physik oder vergleichbare Qualifikationen.
- Mindestens fünf Jahre Berufserfahrung in MLOps, DevOps oder Cloud Engineering mit Schwerpunkt auf Plattformen für maschinelles Lernen.
- Tiefgehende Expertise in Kubernetes, AWS EKS und verwandten Cloud-Diensten.
- Umfassende Kenntnisse in der Infrastruktur für verteiltes Training und der Orchestrierung von großangelegten GPU-Clustern.
- Fortgeschrittene Fähigkeiten in Infrastructure as Code, insbesondere Terraform und Helm.
- Starke Kenntnisse in der Python-Entwicklung, Skripting und Automatisierung, mit praktischer Erfahrung in CI/CD-Pipelines sowie Überwachungs- und Beobachtungswerkzeugen (z.B. ArgoCD, GitHub Actions, Prometheus, Grafana, OpenSearch/Kibana, CloudWatch).
- Sehr gute schriftliche und mündliche Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.
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 Urlaubsgeld, Weihnachtsbonus und Gewinnbeteiligung.
- Flexible Arbeitszeiten einschließlich 6 Wochen Jahresurlaub und Überstundenvergütung.
- Vergünstigte BMW & MINI-Konditionen.
- Viele weitere Vorteile unter bmw.jobs/benefits.
Startdatum: 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.
Erfahren Sie hier mehr.
Senior MLOps Engineer - Autonomous Driving Platform (f/m/x) Arbeitgeber: BMW Group
Die BMW Group ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Projekte im Bereich autonomes Fahren vorantreibt und seinen Mitarbeitern eine Vielzahl von persönlichen und beruflichen Entwicklungsmöglichkeiten bietet. Mit flexiblen Arbeitszeiten, attraktiver Vergütung und einem starken Fokus auf Gleichbehandlung und Chancengleichheit schaffen wir eine inspirierende Arbeitsumgebung, in der Talente gefördert und geschätzt werden.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior MLOps Engineer - Autonomous Driving Platform (f/m/x) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden. Also, sei aktiv und knüpfe Kontakte!
✨Sei bereit für technische Gespräche
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Kubernetes, AWS EKS und CI/CD Pipelines auffrischst. Wir wissen, dass du das Zeug dazu hast, also zeig es ihnen!
✨Präsentiere deine Projekte
Habe ein Portfolio oder GitHub-Projekte bereit, die deine Fähigkeiten im MLOps-Bereich zeigen. Lass uns die Recruiter beeindrucken, indem wir konkrete Beispiele für unsere Arbeit präsentieren!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit bekommt und du die besten Chancen auf ein Vorstellungsgespräch hast!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior MLOps Engineer - Autonomous Driving Platform (f/m/x) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir suchen nach echten Menschen, die Leidenschaft für MLOps und KI haben. Zeig uns, was dich motiviert und warum du Teil unseres Teams 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 sorgfältig zu überprüfen, bevor du es abschickst.
Mach es konkret!:Erzähle uns von deinen bisherigen Erfahrungen und Projekten, die relevant für die Stelle sind. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und wie du unser Team unterstützen kannst.
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei BMW Group vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Trends in der KI und MLOps vertraut. Informiere dich über Kubernetes, AWS EKS und CI/CD-Pipelines, um im Interview gezielt auf deine Erfahrungen eingehen zu können.
✨Praktische Beispiele parat haben
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung vor, die deine Fähigkeiten in der Verwaltung von GPU-Clustern oder der Automatisierung von Workflows zeigen. So kannst du deine Expertise anschaulich demonstrieren.
✨Teamarbeit betonen
Da enge Zusammenarbeit mit Data Scientists und AI/ML Engineers gefragt ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte bereithalten. Zeige, wie du zur Lösung komplexer Probleme beigetragen hast.
✨Fragen vorbereiten
Überlege dir Fragen, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Herausforderungen des Teams zu erfahren.
