Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte unsere AI/ML-Plattform und sorge für stabile, skalierbare Machine-Learning-Systeme.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen mit einer wertschätzenden und teamorientierten Kultur.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, Firmenwagen, Jobrad und individuelle Ausstattung.
- Andere Informationen: Flexible Arbeitszeiten und hervorragende Karriereentwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an cutting-edge Technologien und entwickle Lösungen, die den Alltag der Nutzer unterstützen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in MLOps, Kubernetes und Cloud-Engineering erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 78000 € pro Jahr.
Deine Mission
Du gestaltest den Ausbau unserer AI/ML-Plattform aktiv mit und sorgst dafür, dass unsere LLM-basierten Machine-Learning-Systeme stabil, skalierbar und effizient betrieben werden können. Du verantwortest zentrale Bausteine für den produktiven Einsatz moderner AI-Workloads und entwickelst die technische Basis für einen zuverlässigen Betrieb konsequent weiter. Du arbeitest an hochperformanten GPU-Clustern für Training und Inferenz und orchestrierst anspruchsvolle Workloads auf Kubernetes. Du entwickelst unsere Deployments mit GitOps-Methoden weiter und schaffst die Voraussetzungen für verlässliche, sichere und wirtschaftliche Betriebsprozesse. Du arbeitest eng mit dem AI & Innovation Team, Entwicklern sowie weiteren internen Schnittstellen zusammen und bringst Anforderungen in eine tragfähige technische Umsetzung. Du trägst dazu bei, dass aus neuen Ideen belastbare produktive Lösungen werden und unsere Plattform die User im Alltag wirksam unterstützt.
Das zeichnet Dich aus
- Du bringst mehrere Jahre Erfahrung in MLOps, Cloud- oder Plattformengineering mit und kennst den produktiven Betrieb von ML- oder LLM-Workloads aus eigener Praxis.
- Du verfügst über sehr gute Kenntnisse in Kubernetes und Containerisierung und hast idealerweise bereits GPU-basierte Workloads in produktiven Umgebungen betrieben.
- Du arbeitest sicher mit GitOps, ArgoCD und Infrastructure as Code und setzt Deployments nachvollziehbar, stabil und wartbar auf.
- Du denkst Betrieb ganzheitlich und nutzt Monitoring, Logging und Observability gezielt, um Qualität, Transparenz und Verlässlichkeit sicherzustellen.
- Du bewegst Dich souverän zwischen Infrastruktur, Plattform und Anwendungsnähe und findest Lösungen, die technisch tragfähig und im Alltag gut nutzbar sind.
- Du arbeitest strukturiert, übernimmst Verantwortung und bringst technische Themen gemeinsam mit unterschiedlichen Schnittstellen in eine wirksame Umsetzung.
Deine GuideCom-Benefits
- Miteinander und gemeinsam: Wir lieben es, uns auszutauschen und präferieren daher “office first” mit echter Flexibilität. Konkret: Sei bitte 2 bis 3 Tage in der Woche am Hafen in Münster.
- Individuelle Ausstattung: Bei der Wahl deiner Ausstattung und Tools bieten wir dir ein hohes Maß an Freiheit und stehen dir beratend zur Seite.
- Außergewöhnliche Leistungen: Wir honorieren deine Arbeit mit einem attraktiven Gehalt und starken Benefits: Firmenwagen, Jobrad und viele Angebote, die deinen Sports- und Teamgeist auch nach der Arbeit fördern.
- Persönliche Weiterentwicklung: Wir bieten dir alle Möglichkeiten, den für dich perfekten Karriereweg einzuschlagen. Weiterbildungen, Trainings und Coachings – gemeinsam gestalten wir deine GuideCom-Reise.
- Herausragende Unternehmenskultur: Du bist einzigartig – und damit perfekt für unser Team. Bei uns herrscht ein wertschätzendes Arbeitsklima, in dem Hilfsbereitschaft und Teamgeist gelebt werden.
- Ausgezeichneter Arbeitgeber: Unsere einzigartige Teamkultur hat uns zu dem gemacht, was wir sind. Unsere Mitarbeiter haben gewählt: Wir sind ein 'Great Place To Work'.
Cloud Engineer MLOps (m/w/d) Arbeitgeber: GuideCom GmbH
Kontaktperson:
GuideCom GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Cloud Engineer MLOps (m/w/d)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden – also sei aktiv und knüpfe Kontakte!
✨Sei bereit für technische Gespräche
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Kubernetes, MLOps und GitOps auffrischst. Wir wissen, dass du das drauf hast, also zeig es auch im Gespräch!
✨Präsentiere deine Projekte
Habe ein paar deiner besten Projekte parat, die deine Fähigkeiten zeigen. Ob es sich um GPU-Workloads oder innovative Deployments handelt, wir wollen sehen, was du kannst!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wir lieben es, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst! So können wir deinen Prozess schneller bearbeiten und du bist gleich im Spiel. Also, zögere nicht und leg los!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Cloud Engineer MLOps (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für MLOps und Cloud Engineering sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du zu StudySmarter passen würdest.
Betone deine Erfahrungen: Erzähl uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich MLOps und Kubernetes. Wir wollen sehen, wie du mit GPU-Workloads umgegangen bist und welche Herausforderungen du gemeistert hast.
Technische Skills hervorheben: Mach deutlich, dass du mit GitOps, ArgoCD und Infrastructure as Code vertraut bist. Zeig uns, wie du Deployments stabil und wartbar aufsetzt – das ist für uns super wichtig!
Bewirb dich über unsere Website: Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung über unsere Website zu erhalten! So können wir sicherstellen, dass alles reibungslos läuft und du die besten Chancen hast, Teil unseres Teams zu werden.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei GuideCom GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Kubernetes, GitOps und GPU-Workloads. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen hast und bereit bist, dein Wissen über diese Technologien zu teilen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, darüber zu sprechen, wie du MLOps implementiert hast oder wie du Probleme im Betrieb von ML-Systemen gelöst hast. Das zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du Anforderungen in technische Lösungen umgesetzt hast und wie du mit anderen zusammengearbeitet hast, um Ziele zu erreichen.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen des Teams oder wie sie den Erfolg ihrer AI/ML-Plattform messen.