Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere skalierbare ML-Lösungen für Kundenprojekte.
- Arbeitgeber: Wir bieten maßgeschneiderte Lösungen in einem dynamischen Umfeld mit vielfältigen Kunden.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, attraktive Vergütung, Weiterbildungsmöglichkeiten und coole Team-Events.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative ML-Projekte und arbeite in einem hochqualifizierten Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in ML oder DevOps, Kenntnisse in TensorFlow, Docker und Cloud-Plattformen.
- Andere Informationen: Homeoffice, Bonn oder vor Ort beim Kunden – du entscheidest!
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Permanente Anstellung, Vollzeit · Bonn oder freie Arbeitsplatzwahl möglich
Deine Aufgaben
Machine Learning ist schon lange dein Ding – aber jetzt suchst du neue Herausforderungen? Wenn du mit MLOps und DevOps komplexe Lösungen operativ und skalierbar bei Kunden zum Laufen bringen willst und auch nicht vor Deep Learning zurückschreckst, bist du bei uns genau richtig: als Senior Machine Learning Engineer mit Fokus auf DevOps & MLOps!
Konzeptionelle Beratung
- Als Machine Learning Engineer DevOps/MLOps berätst und unterstützt du unsere Kunden bei der Konzeption ihrer Infrastruktur auf Basis der vorhandenen oder neuer IT-Infrastruktur.
- Als Teil eines hochqualifizierten Teams stellst du sicher, dass im Rahmen von ML-Projekten skalierbare IT-Infrastrukturen in der Cloud oder on-premises erstellt werden.
Machine Learning Engineering
- Du baust robuste Data Pipelines mit Daten aus den Bestandssystemen unserer Kunden sowie robuste und reproduzierbare Machine Learning-Pipelines.
- Du führst automatisiertes Testing & Deployment mit CI/CD-Pipelines durch.
Operationalisierung
- Du integrierst ML-Modelle in die Infrastruktur des Kunden und stellst den Betrieb sicher.
- Du bist verantwortlich für die Ausfallsicherheit der ML-Modelle und stellst unseren Kunden ein entsprechendes Monitoring (ML-Infrastruktur / Applikationen / fachliches Monitoring) zur Verfügung.
Dein Profil
- Du hast mind. vier Jahre Berufserfahrung als Machine Learning Expert/Scientist oder DevOps Engineer im ML-Kontext oder in ähnlichen Bereichen.
- Aktuelle technische Entwicklungen und Tools im Bereich Machine Learning verfolgst du proaktiv und hast Interesse, dich in diesem Bereich kontinuierlich weiterzubilden.
- Du hast sehr gute Kenntnisse in Machine Learning & Deep Learning mit Bibliotheken wie scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow.
- Du hast praktische Erfahrung mit dem Deployment von Machine Learning-Modellen.
- Mit Container-Technologien wie Docker & Kubernetes und mindestens einer Cloud-Plattform (z.B. Azure, AWS, GCP) kennst du dich bestens aus.
- Du weißt, wie du Testing, Deployment und Monitoring für ML-Modelle effektiv aufsetzen und automatisieren kannst.
- Wünschenswert sind Erfahrungen mit Tools wie z.B. Terraform, Elasticsearch, Prometheus, Splunk, Spark, Kafka, Airflow, MS SQL oder Azure DevOps-Pipelines.
- Du kommunizierst überzeugend und effizient in deutscher und englischer Sprache und hast exzellente Fähigkeiten in der Analyse und Lösung komplexer Fragestellungen.
- Du hast Spaß daran, in einem flexiblen Mix aus Homeoffice, an unserem Standort in Bonn oder bei Kunden vor Ort zu arbeiten.
Warum wir?
- Du bist in Kundenprojekten von der Konzeption über das Data Engineering bis hin zur Operationalisierung dabei und dafür verantwortlich, dass komplexe ML-Lösungen ihre Wirkung entfalten.
- Wir legen dabei Wert auf maßgeschneiderte Lösungen statt auf Konzepte von der Stange.
- Du arbeitest durchschnittlich an zwei Kundenprojekten gleichzeitig, sodass du dich intensiv mit den Anforderungen beschäftigen kannst und siehst, wie deine Lösungen ihre Wirkung entfalten.
- Mit deinen zukünftigen Kolleg:innen tauschst du dich fachlich auf Augenhöhe aus und erhältst Budget für eure eigenen Innovationsprojekte.
- Du wächst bei uns fachlich und persönlich durch speziell auf dich abgestimmte Weiterbildungen, Zertifizierungen und Laufbahnprogramme.
- Abwechslung im Arbeitsalltag bringt die Vielfalt unserer Kunden aller Branchen, vom großen Mittelstand bis zum DAX-Konzern.
- Neben einem attraktiven Fixgehalt zzgl. Umsatz- und Ergebnisbeteiligung kannst du Überstunden ausgleichen und Reisezeiten als Arbeitszeit buchen.
- Durch freie Wahl des Arbeitsorts und flexible Arbeitszeit gestaltest du deinen Arbeitsalltag passend zu deinem Lebensstil.
- Dich erwarten außerdem ein top ausgestatteter Arbeitsplatz, JobRad, GamesNights, Grillen auf unserer Dachterrasse, Team-Aktionen mit unternehmungslustigen Kolleg:innen, Sommerfeste mit deinen Familienmitgliedern und viele weitere Benefits.
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Senior Machine Learning Engineer DevOps/MLOps (m/w/d) Arbeitgeber: Comma Soft AG
Kontaktperson:
Comma Soft AG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Machine Learning Engineer DevOps/MLOps (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke mit anderen Machine Learning Engineers und DevOps-Profis. Besuche relevante Meetups oder Konferenzen, um Kontakte zu knüpfen und mehr über aktuelle Trends in MLOps zu erfahren. Diese Verbindungen können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar zu einer Empfehlung führen.
✨Tip Nummer 2
Zeige deine praktischen Fähigkeiten durch Projekte auf Plattformen wie GitHub. Stelle sicher, dass du Beispiele für robuste Data Pipelines und ML-Modelle hast, die du entwickelt oder implementiert hast. Dies wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tip Nummer 3
Halte dich über die neuesten Entwicklungen in den Bereichen Machine Learning und DevOps auf dem Laufenden. Abonniere Fachzeitschriften, Blogs oder Podcasts, um dein Wissen zu erweitern und interessante Gesprächsthemen für das Vorstellungsgespräch zu haben.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich darauf vor, spezifische Fragen zu deinen Erfahrungen mit Cloud-Plattformen und Container-Technologien zu beantworten. Sei bereit, konkrete Beispiele zu nennen, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast, um die Effizienz und Skalierbarkeit zu verbessern.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Machine Learning Engineer DevOps/MLOps (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen und Qualifikationen. Stelle sicher, dass du alle geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen in deiner Bewerbung ansprichst.
Individualisiere dein Anschreiben: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position als Senior Machine Learning Engineer DevOps/MLOps unterstreicht. Betone deine Erfahrungen mit MLOps, DevOps und den relevanten Technologien wie Docker, Kubernetes und Cloud-Plattformen.
Hebe relevante Projekte hervor: Füge in deinem Lebenslauf spezifische Projekte hinzu, die deine Fähigkeiten im Bereich Machine Learning und DevOps demonstrieren. Beschreibe, wie du ML-Modelle operationalisiert und robuste Data Pipelines erstellt hast.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf und Anschreiben klar strukturiert und professionell formatiert sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Comma Soft AG vorbereitest
✨Verstehe die MLOps- und DevOps-Prinzipien
Stelle sicher, dass du die Grundlagen von MLOps und DevOps gut verstehst. Bereite dich darauf vor, spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu teilen, wie du diese Prinzipien in der Praxis angewendet hast.
✨Demonstriere deine technischen Fähigkeiten
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Machine Learning-Bibliotheken wie scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow zu sprechen. Zeige, dass du praktische Kenntnisse im Deployment von ML-Modellen hast und erkläre, wie du Container-Technologien wie Docker und Kubernetes eingesetzt hast.
✨Bereite dich auf Fragen zur Infrastruktur vor
Da du Kunden bei der Konzeption ihrer Infrastruktur unterstützen wirst, solltest du dich auf Fragen vorbereiten, die sich auf Cloud-Plattformen (z.B. Azure, AWS, GCP) und Tools wie Terraform oder Prometheus beziehen. Überlege dir, wie du skalierbare IT-Infrastrukturen in der Cloud oder on-premises erstellt hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Kommunikation in deutscher und englischer Sprache gefordert ist, übe, technische Konzepte klar und präzise zu erklären. Sei bereit, komplexe Fragestellungen zu analysieren und Lösungen zu präsentieren, um deine Kommunikationsfähigkeiten unter Beweis zu stellen.