Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe skalierbare MLOps-Pipelines für innovative Machine-Learning-Lösungen.
- Unternehmen: T-Systems International GmbH - ein führendes Unternehmen in digitaler Transformation.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, individuelles Weiterbildungsangebot und attraktives Gehaltspaket.
- Weitere Informationen: Moderne Arbeitsplätze und internationale Teamkultur warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie mit und arbeite an spannenden ML-Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in MLOps, CI/CD und Cloud-Plattformen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
T-Systems International Gmb HBei T-Systems bieten wir unseren Geschäftskunden die richtigen Systemlösungen für ihr digitales Business.
Mit unserem Portfolio stellen wir sicher, dass digitale Transformation Komplexität reduziert, Kosten einspart und die alltägliche Arbeit erleichtert.
Unsere Schwerpunkte sind Konnektivität, Digital, Cloud & Infrastruktur sowie Sicherheit - Let's power higher performance!Über die Position Als Senior MLOps Engineer (m/w/d)stellst du sicher, dass unsere Machine-Learning-Lösungen stabil, skalierbar und effizient im produktiven Einsatz laufen.
Du überführst Modelle aus der Entwicklung in belastbare Enterprise-Umgebungen und schaffst die technischen Voraussetzungen für einen nachhaltigen, automatisierten Modellbetrieb.
Dein Schwerpunkt liegt auf der Industrialisierung von ML-Workloads.
Du entwickelst durchgängige MLOps-Architekturen, automatisierst Trainings- und Deployment-Prozesse und etablierst Standards für Monitoring, Qualitätssicherung und Governance.
Gemeinsam mit Data Scientists, AI Engineers, Cloud- und Plattform-Teams sorgst du dafür, dass datengetriebene Lösungen nicht nur innovativ sind, sondern auch langfristig wartbar, sicher und wirtschaftlich tragfähig betrieben werden können.
Deine
Aufgaben: Du entwickelst und betreibst skalierbare MLOps-Pipelines – von Datenintegration und Training bis Deployment und Monitoring.
Du automatisierst CI/CD-Prozesse für Machine-Learning-Modelle und stellst reproduzierbare Workflows sicher.
Du verantwortest die Versionierung von Daten, Modellen und Artefakten sowie das Lifecycle-Management.
Du implementierst Monitoring- und Alerting-Mechanismen zur Sicherstellung von Modellperformance, Stabilität und Data Drift.
Du optimierst ML-Infrastrukturen hinsichtlich Skalierbarkeit, Performance und Kosten.
Du integrierst ML-Services über APIs in bestehende Plattformen und Unternehmenssysteme.
Du arbeitest eng mit Cloud- und Dev Ops-Teams zusammen und unterstützt bei Architekturentscheidungen im ML-Umfeld.
Du stellst sicher, dass Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Anforderungen im Modellbetrieb berücksichtigt werden.
Du begleitest die Überführung von Proof-of-Concepts in produktive Enterprise-Lösungen.
Du bringst Best Practices rund um MLOps, Automatisierung und Governance in internationale Teams ein.
Anforderungen: Mehrjährige Erfahrung im Bereich MLOps, Dev Ops oder im Betrieb von Machine-Learning-Systemen Fundierte Kenntnisse in CI/CD, Container-Technologien (z.
Docker, Kubernetes) und Automatisierung Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCPGutes Verständnis von Machine-Learning-Workflows und typischen ML-Frameworks Erfahrung mit Monitoring-, Logging- und Observability-Tools Kenntnisse in Infrastructure-as-Code (z.
Terraform)Erfahrung mit Versions- und Artefaktmanagement im ML-Kontext Strukturierte, analytische und lösungsorientierte Arbeitsweise Erfahrung in internationalen Projekt- oder Teamstrukturen Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse Bereitschaft zu gelegentlichen Dienstreisen in geringem Umfang
Von
Vorteil: Erfahrung mit Data Ops-Konzepten Kenntnisse im Umgang mit Feature Stores oder Modell-Registries Erfahrung mit Performance- und Kostenoptimierung von ML-Workloads Erfahrung im Mentoring von Engineering- oder Plattform-Teams Was wir bieten: Flexibilität Flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten im Sinne moderner New-Work-Konzepte.
Weiterentwicklung Individuelle Weiterbildungsangebote und Zugang zu modernen AI- und Daten-Technologien.
Internationales Umfeld Zusammenarbeit in internationalen, interdisziplinären Teams.
Arbeitsumfeld Moderne Arbeitsplätze und eine kollaborative Unternehmenskultur.
Vergütung & Benefits Attraktives Gehaltspaket, Sozialleistungen und Mitarbeitervorteile.
Diese Stelle ist auch in Teilzeit möglich.
Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung vorrangig berücksichtigt.
Senior ML-Ops Engineer (m/w/d/x) Arbeitgeber: Deutsche Telekom AG
Die Deutsche Telekom Services Europe SE bietet als Arbeitgeber ein dynamisches und unterstützendes Arbeitsumfeld in Bonn, das auf Teamarbeit und Innovation setzt. Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einer klaren Karriereentwicklung, während sie an bedeutenden Projekten im Bereich Steuern arbeiten. Zudem fördert die Unternehmenskultur eine ausgewogene Work-Life-Balance und schätzt Vielfalt und Inklusion.
