Senior Consultant MLOps Engineering (m/w/d)

Worum es geht

Als technische/r Experte/in / Architekt:in für MLOps bist du der/die primäre Ansprechpartner:in für die technische Konzeption und Umsetzung der MLOps-Infrastrukturen und Automatisierungslösungen. Als Implementierer / Engineer baust du Plattformen und Pipelines auf, konfigurierst Tools und schreibst den notwendigen Code (IaC, CI/CD-Konfigurationen, Automatisierungsskripte). Als Enabler / Unterstützer hilfst du Data Science Teams und anderen Stakeholdern bei unseren Kunden, die MLOps-Plattformen und -Prozesse effektiv zu nutzen und ihre Machine Learning Modelle erfolgreich in Produktion zu bringen. An der Schnittstelle zwischen Data Science, Softwareentwicklung (DevOps), IT-Betrieb und ggf. Security stimmst du technische Anforderungen ab, um Lösungen zu integrieren.

Deine Aufgaben

• Du behältst den Überblick über aktuelle Technologien und bewertest neue Entwicklungen im Bereich MLOps und DevOps.
• Du konzipierst, entwickelst und wartest MLOps-Plattformen – einschließlich dem Design der technischen Infrastruktur und Toolchains (z. B. basierend auf Kubeflow und Kubernetes) – zur Unterstützung und Automatisierung des gesamten Machine Learning Lifecycles.
• Du unterstützt beim skalierbaren Deployment von Machine Learning Modellen und automatisierst deren Workflows durch CI/CD-Pipelines (z. B. mit GitLab CI/CD oder GitHub Actions) – inklusive Troubleshooting und technischem Support.
• Du integrierst und betreibst zentrale MLOps-Tools wie MLflow für Experiment Tracking, Model Registry und Deployment – und bindest sie nahtlos in CI/CD-Prozesse ein.
• Du implementierst GitOps-Praktiken (z. B. mit Argo CD) für die automatisierte Auslieferung von Infrastruktur- und Applikationskomponenten.
• Du baust Monitoring- und Logging-Lösungen zur Überwachung der Plattform, der Pipeline-Ausführungen sowie des Verhaltens produktiver Machine Learning Modelle auf und entwickelst sie weiter.
• Du gestaltest DevSecOps-Prozesse aktiv mit – inklusive Container-Scanning, Secret Management und Zugriffskontrollen – und arbeitest dabei eng mit unseren Security-Teams zusammen, um Sicherheit nahtlos in automatisierte Prozesse zu integrieren.

Das begeistert dich

• Du hast dein Masterstudium oder deine Promotion in einem der MINT-Fächer erfolgreich abgeschlossen.
• Du verfügst über mindestens 4 Jahre relevante Berufserfahrung, idealerweise als (Senior) Consultant bei einer IT-Beratung.
• Du beherrschst Python sehr gut und nutzt es regelmäßig für Automatisierungen und zur Integration von Machine-Learning-Komponenten.
• Du arbeitest sicher mit Bash- bzw. Shell-Skripting, insbesondere im Kontext von CI/CD-Pipelines und Infrastrukturaufgaben.
• Du hast idealerweise erste Erfahrungen mit Ruby, Go oder Rust – das ist ein Plus, aber kein Muss.
• Du verfügst über ein tiefes Verständnis von Containerisierung mit Docker und kannst komplexe Container-Umgebungen selbstständig aufsetzen und betreiben.
• Du kennst dich sehr gut mit Kubernetes aus – inklusive Administration, Netzwerk-Architekturen und Security Policies.
• Du hast Erfahrung mit MLOps-Plattformen wie Kubeflow und MLflow. Wenn du dich auch mit SageMaker, Azure ML oder ähnlichen Lösungen auskennst, ist das von Vorteil.
• Du bist vertraut mit CI/CD-Tools wie GitLab CI/CD, GitHub Actions oder Jenkins und weißt, wie man damit automatisierte Deployments umsetzt.
• Du hast ein grundlegendes Verständnis von GitOps-Ansätzen und kennst Tools wie Argo CD oder FluxCD.
• Du arbeitest routiniert mit Infrastructure as Code, insbesondere mit Terraform und Ansible. Auch Helm-Charts für Kubernetes-Deployments gehören zu deinem Repertoire.
• Du bringst fundierte Erfahrung mit mindestens einer großen Cloud-Plattform mit – z. B. AWS, Azure oder Google Cloud (GCP) – und kennst deren Kubernetes-Angebote (EKS, AKS, GKE) sowie relevante ML- und DevOps-Services.
• Du richtest Monitoring- und Logging-Lösungen wie Prometheus, Grafana oder den ELK-Stack (oder Alternativen) selbstständig ein und nutzt sie aktiv zur Systemüberwachung und Fehleranalyse.
• Du kommunizierst überzeugend und effizient in deutscher und englischer Sprache.
• Du hast Spaß daran, in einem flexiblen Mix aus Homeoffice, an unserem Standort in Bonn und bei Kunden vor Ort zu arbeiten.

Warum wir?

Mit deinem Team stehst du unseren Kunden zur Seite und hilfst ihnen dabei, ihre Daten zu verstehen und die Erkenntnisse daraus gewinnbringend zu nutzen. Kundenprojekte nach dem Fließbandprinzip sind nicht unser Ding: Du arbeitest durchschnittlich an mindestens zwei Kundenprojekten gleichzeitig, sodass du dich intensiv mit den Anforderungen beschäftigen kannst und siehst, wie deine Lösungen ihre Wirkung entfalten. Abwechslung im Arbeitsalltag bringt die Vielfalt unserer Kunden aller Branchen, vom großen Mittelstand bis zum DAX-Konzern. Mit deinen zukünftigen Kolleg:innen tauschst du dich fachlich auf Augenhöhe aus und erhältst Budget und Zeit für eure eigenen.