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 Team.
- Warum dieser Job: Sei Teil der Zukunft des Fahrens und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
- 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 Bereich autonomes 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 Bereich autonomes 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 ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der MLOps- und KI-Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Präsentiere deine Skills
Bereite eine kurze Präsentation oder ein Portfolio vor, das deine bisherigen Projekte und Erfolge im Bereich MLOps zeigt. So kannst du potenziellen Arbeitgebern direkt demonstrieren, was du drauf hast.
✨Sei proaktiv bei der Jobsuche
Warte nicht nur auf Stellenanzeigen – gehe aktiv auf Unternehmen zu, die dich interessieren. Zeige dein Interesse und frage nach möglichen offenen Positionen, auch wenn sie nicht ausgeschrieben sind.
✨Bewirb dich über unsere Website
Wenn du an einer Stelle interessiert bist, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt dein Engagement und erhöht deine Chancen, von den richtigen Leuten gesehen zu werden.
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, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Persönlichkeiten, die zu unserem Team passen und nicht nur nach perfekten Lebensläufen.
Betone deine Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen im Bereich MLOps und Cloud Engineering klar hervorhebst. Zeig uns, wie du Kubernetes und AWS EKS in der Vergangenheit genutzt hast, um beeindruckende Ergebnisse zu erzielen.
Mach es übersichtlich:Halte deine Bewerbung strukturiert und übersichtlich. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Ein gut lesbares Dokument macht einen besseren Eindruck!
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und wir sie schnell bearbeiten können.
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 wichtig 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.
