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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere skalierbare MLOps- und DevOps-Lösungen auf AWS SageMaker.
- Arbeitgeber: Innovatives Technologieunternehmen mit einem dynamischen, kollaborativen Umfeld.
- Mitarbeitervorteile: Remote-Arbeit, flexible Beschäftigungsoptionen und Karrierewachstum in fortschrittlichen Technologien.
- Andere Informationen: Vielfältige und inklusive Arbeitsumgebung mit herausfordernden Projekten.
- Warum dieser Job: Arbeite an bahnbrechenden KI-Projekten und gestalte die Zukunft der Cloud-Technologie mit.
- Gewünschte Qualifikationen: 6+ Jahre Erfahrung in DevOps oder Cloud Engineering und Expertenwissen in AWS.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir suchen derzeit einen Sagemaker DevOps Engineer in Deutschland. Treten Sie einem innovativen und schnelllebigen Technologieumfeld bei, in dem Cloud-Infrastruktur, Automatisierung und maschinelles Lernen zusammenkommen, um unternehmensweite Transformationen voranzutreiben. In dieser Rolle spielen Sie eine Schlüsselrolle beim Aufbau und der Optimierung skalierbarer MLOps- und DevOps-Lösungen, die sich auf AWS SageMaker-Umgebungen konzentrieren. Sie werden mit funktionsübergreifenden Engineering-Teams zusammenarbeiten, um maschinelle Lern-Workflows zu automatisieren, Bereitstellungen zu optimieren und die betriebliche Effizienz in komplexen KI-Ökosystemen zu verbessern. Diese Gelegenheit ist ideal für einen technisch versierten Ingenieur, der es genießt, Infrastrukturherausforderungen zu lösen und Data-Science-Teams zu ermöglichen, schneller und zuverlässiger zu arbeiten. Arbeiten Sie remote in einem internationalen Umfeld und tragen Sie zu modernen KI- und Cloud-Initiativen bei, während Sie moderne DevOps-Best-Practices nutzen.
Verantwortlichkeiten:
- Entwerfen, implementieren und automatisieren von unternehmensgerechten AWS SageMaker-Umgebungen und Infrastruktur-Lösungen.
- Entwickeln von DevOps-Automatisierungsrahmen zur Unterstützung skalierbarer maschineller Lernoperationen und Infrastrukturmanagement.
- Konfigurieren und Pflegen von SageMaker-Lebenszyklusrichtlinien, um optimierte und zuverlässige Umgebungen für ML-Teams sicherzustellen.
- Erstellen und Verwalten von CI/CD-Pipelines, die es Benutzern ermöglichen, benutzerdefinierte Docker-Images, Kerne und ML-Workloads effizient bereitzustellen.
- Erstellen von Überwachungs-, Alarm- und Kostenkontrollmechanismen für SageMaker-Dienste und unternehmensweite ML-Projekte.
- Unterstützen von MLOps-Initiativen durch Automatisierung von Modellbereitstellungsprozessen und Infrastrukturförderung über Umgebungen hinweg.
- Zusammenarbeiten mit Engineering-, DevOps- und Datenteams zur Verbesserung der betrieblichen Workflows und Systemzuverlässigkeit.
- Kontinuierliche Verbesserung der Infrastruktur hinsichtlich Skalierbarkeit, Leistung und Sicherheit gemäß DevOps- und Cloud-Best-Practices.
Anforderungen:
- Über 6 Jahre Erfahrung in DevOps, Cloud Engineering, MLOps oder verwandten technischen Rollen.
- Expertenwissen über AWS-Dienste und starke Kenntnisse in der Python-Programmierung.
- Praktische Erfahrung mit AWS SageMaker und maschinellen Lerninfrastruktur-Umgebungen.
- Nachweisliche Erfahrung im Aufbau von unternehmensgerechter DevOps-Automatisierung und Cloud-Bereitstellungslösungen.
- Starkes Verständnis von CI/CD-Konzepten, Infrastrukturautomatisierung und cloud-nativen Architekturen.
- Erfahrung in der Erstellung von Bereitstellungspipelines mit Tools wie Jenkins ist sehr geschätzt.
- Vertrautheit mit Docker, containerisierten Umgebungen und Automatisierung von ML-Workflows ist von Vorteil.
- Erfahrung mit MLOps-Praktiken, Automatisierung der Modellbereitstellung und Überwachungslösungen ist ein Plus.
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mit einer proaktiven und detailorientierten Denkweise.
- Exzellente Kommunikations- und Zusammenarbeitfähigkeiten in remote und funktionsübergreifenden Umgebungen.
Vorteile:
- Remote-first Arbeitsumgebung in ganz Europa.
- Gelegenheit, an modernsten KI-, Cloud- und MLOps-Projekten zu arbeiten.
- Flexible Beschäftigungsoptionen (Auftragnehmer oder Vollzeit).
- Einblick in unternehmensgerechte Cloud-Initiativen.
- Kollaborative und innovationsgetriebene Ingenieurkultur.
- Karrierewachstumschancen in fortschrittlichen Cloud- und KI-Technologien.
- Arbeiten Sie mit hochqualifizierten internationalen technischen Teams zusammen.
- Inklusive und vielfältige Arbeitsumgebung, die sich für Chancengleichheit einsetzt.
- Herausfordernde und wirkungsvolle Projekte mit modernen Technologiestacks.
Sagemaker DevOps Engineer Arbeitgeber: Jobgether
Kontaktperson:
Jobgether HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Sagemaker DevOps Engineer
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Fachleuten in der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfolge, um sichtbar zu werden und potenzielle Arbeitgeber auf dich aufmerksam zu machen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich gut auf Vorstellungsgespräche vor! Informiere dich über das Unternehmen und die spezifischen Technologien, die sie verwenden. Zeige dein Wissen über AWS SageMaker und MLOps, um zu zeigen, dass du die richtige Wahl für die Position bist.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Initiative! Wenn du eine interessante Stelle findest, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt dein Interesse und kann dir einen Vorteil gegenüber anderen Bewerbern verschaffen.
✨Tipp Nummer 4
Bleib dran und sei geduldig! Der Jobmarkt kann herausfordernd sein, aber lass dich nicht entmutigen. Nutze die Zeit, um deine Fähigkeiten weiterzuentwickeln und an Projekten zu arbeiten, die deine Expertise im Bereich DevOps und MLOps zeigen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Sagemaker DevOps Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach echten Persönlichkeiten, die zu unserem Team passen!
Betone deine Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen im Bereich DevOps und AWS SageMaker klar hervorhebst. Zeig uns, wie du in der Vergangenheit Probleme gelöst hast und welche Erfolge du erzielt hast.
Verwende klare Sprache: Halte deine Bewerbung einfach und verständlich. Vermeide Fachjargon, wenn es nicht nötig ist, und achte darauf, dass wir deine Fähigkeiten und Erfahrungen leicht nachvollziehen können.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit AWS SageMaker und den relevanten DevOps-Tools vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch, wie man sie in der Praxis anwendet. Bereite Beispiele vor, wie du ähnliche Technologien in der Vergangenheit genutzt hast.
✨Bereite konkrete Projekte vor
Sei bereit, über spezifische Projekte zu sprechen, an denen du gearbeitet hast. Erkläre, wie du CI/CD-Pipelines aufgebaut hast oder welche Herausforderungen du bei der Automatisierung von ML-Workflows gemeistert hast. Das zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du mit verschiedenen Teams zusammengearbeitet hast, um Lösungen zu entwickeln und Probleme zu lösen. Gute Kommunikationsfähigkeiten sind hier entscheidend.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im MLOps-Bereich oder wie das Team die neuesten Technologien implementiert.