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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Automatisiere den Lebenszyklus von Agentic AI und entwickle skalierbare Softwarelösungen.
- Arbeitgeber: CONXAI, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI für Architektur, Ingenieurwesen und Bauwesen.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen und die Möglichkeit zur Arbeit in einem dynamischen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und arbeite an spannenden, realen Anwendungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in MLOps oder ML Engineering, Kenntnisse in NLP und Computer Vision.
- Andere Informationen: Hohe Autonomie und Zusammenarbeit mit einem globalen Team von Experten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
Über CONXAI
CONXAI hat eine No-Code, agentische KI-Plattform für die Architektur-, Ingenieur- und Bauindustrie (AEC) sowie physische Industrien entwickelt, die sich auf Wissensautomatisierung konzentriert. Wir automatisieren hochriskante, wissensintensive Arbeitsabläufe, die traditionell in isolierten Daten, fragmentierten Tools und stillschweigender (nicht dokumentierter) menschlicher Expertise gefangen sind. Unsere Multi-Agenten-Systeme führen komplexe Überlegungen in der physischen Welt durch und verwandeln maßgeschneiderte, serviceintensive Prozesse in skalierbare Service-as-a-Software-Automatisierung. CONXAI wird von einigen der führenden AEC-Unternehmen in Europa, den USA, LATAM und Japan vertraut.
Ihre Rolle
Automatisieren Sie das Lebenszyklusmanagement von Agentic AI und Large Vision Model. Als Lead MLOps Engineer sind Sie die Brücke zwischen experimentellen ML-Modellen und skalierbarer, zuverlässiger Unternehmenssoftware. Sie sind verantwortlich für die "Fabriklinie" unserer KI - von der Trainingsautomatisierung bis zur Bereitstellung agentischer Tools. Sie stellen sicher, dass unsere Multi-Agenten-Systeme (LLMs + Computer Vision) leistungsfähig, kosteneffektiv und genau bleiben.
Was Sie tun werden
- Agentic Orchestration: Bauen und optimieren Sie die Infrastruktur für LangChain/LangGraph, um komplexe Multi-Agenten-Überlegungen zu ermöglichen.
- Training Automation: Entwickeln Sie automatisierte Pipelines zum Feinabstimmen von LLMs und zum Trainieren von Computer Vision-Modellen speziell für branchenspezifische Anwendungsfälle.
- Model Deployment: Containerisieren und bereitstellen von Modellen mit Docker und Terraform, um eine latenzarme Inferenz für hochriskante Arbeitsabläufe sicherzustellen.
- Lifecycle Management: Implementieren Sie Monitoring für KI "stille Fehler", verfolgen Sie Modellverschiebungen und Leistungskennzahlen, um den konsistenten Erfolg der Kunden sicherzustellen.
- ML Infrastructure: Verwalten Sie die rechenintensiven Umgebungen, die für KI erforderlich sind, und optimieren Sie sowohl die Leistung als auch die Wirtschaftlichkeit.
Wer Sie sind
- 5+ Jahre Erfahrung in MLOps oder ML Engineering, mit Erfahrung in NLP (LLMs) und Computer Vision.
- Agentic Expert: Tiefe Vertrautheit mit agentischen Frameworks wie LangChain oder LangGraph.
- Tech Stack: Experte in Terraform, Docker und GitLab CI/CD-Pipelines.
- Strategisches Denken: Sie verstehen, dass ein KI-Modell nur so gut ist wie seine Produktionszuverlässigkeit und seine Auswirkungen auf die Rendite des Nutzers.
Warum CONXAI
- Edge of Innovation: Architekt des Produktionsrückgrats für Echtzeit-, latenzarme agentische KI.
- High Autonomy: Treiben Sie die End-to-End-MLOps-Strategie voran, von automatisierten Retraining-Pipelines bis hin zu anspruchsvollem Modellmonitoring in großem Maßstab.
- Top-Tier Peer Group: Arbeiten Sie mit einem globalen Team von ML-Forschern und Software-Ingenieuren zusammen, um die Lücke zwischen "experimentell" und "mission-critical" zu schließen.
- Equity & Scale: Wettbewerbsfähige Vergütung mit erheblichem Eigenkapitalpotenzial.
Lead MLOps Engineer Arbeitgeber: Conxai Technologies GmbH
Kontaktperson:
Conxai Technologies GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead MLOps Engineer
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der MLOps-Community in Kontakt zu treten. Teile deine Erfahrungen und lerne von anderen – das kann dir helfen, die richtigen Türen zu öffnen!
✨Präsentiere deine Projekte
Erstelle ein Portfolio oder eine persönliche Website, auf der du deine bisherigen Projekte und Erfolge im Bereich MLOps zeigst. Das gibt potenziellen Arbeitgebern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen Stil.
✨Sei proaktiv bei der Bewerbung
Warte nicht nur auf Stellenanzeigen! Kontaktiere Unternehmen direkt über unsere Website und zeige dein Interesse an einer Zusammenarbeit. Oft sind sie offen für talentierte Leute, auch wenn gerade keine Stelle ausgeschrieben ist.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Mach dich mit typischen Fragen und Herausforderungen im MLOps-Bereich vertraut. Übe, wie du deine Lösungen präsentieren kannst, um zu zeigen, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktisch umsetzen kannst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead MLOps Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für MLOps sollten in deiner Bewerbung rüberkommen. Lass uns wissen, warum du dich für diese Rolle interessierst und was dich motiviert.
Pass deine Unterlagen an!: Schau dir die Stellenbeschreibung genau an und passe deinen Lebenslauf sowie dein Anschreiben an. Hebe relevante Erfahrungen hervor, die zu den Anforderungen passen, und zeige, wie du zur Vision von CONXAI beitragen kannst.
Technische Skills betonen!: Da wir nach einem Lead MLOps Engineer suchen, solltest du deine technischen Fähigkeiten klar darstellen. Nenn spezifische Tools und Technologien, mit denen du gearbeitet hast, wie Terraform, Docker und CI/CD-Pipelines.
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 du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Conxai Technologies GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie LangChain, Docker und Terraform. Zeige im Interview, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen mit diesen Technologien.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich MLOps oder ML Engineering. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Position zu erfahren.
✨Zeige deine strategische Denkweise
Betone im Gespräch, wie wichtig es ist, dass ein KI-Modell zuverlässig ist und einen positiven Einfluss auf den ROI hat. Diskutiere, wie du in der Vergangenheit strategisch an Projekte herangegangen bist und welche Maßnahmen du ergriffen hast, um den Erfolg sicherzustellen.