Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue und betreibe ML-Infrastruktur für skalierbare Modelle und automatisierte Trainingspipelines.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Machine Learning mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Homeoffice und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in ML-Plattformen, Containerisierung und Produktionssystemen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Build and maintain ML infrastructure end-to-end: Extend and operate the infrastructure that powers every model we ship — including CI/CD pipelines, model orchestration, and automated training pipelines designed to scale reliably without manual intervention.
- Own model deployment and serving: Help define and evolve the standards and tooling for model serving, ensuring low latency and high availability across our ML services.
- Develop core MLOps capabilities: Establish and maintain essential infrastructure that functions as reliable, self-service systems for the entire machine learning organization — with a focus on feature stores, model registries, and automated monitoring for performance and data drift.
- Operationalize infrastructure for the ML team: Collaborate with Operations to enable Kubernetes (k8s) autoscaling and GPU provisioning, turning these into accessible, self-service tools for ML practitioners — including standing up and operating a Kubernetes-based development cluster and taking models from experimentation to GPU-backed production.
- Improve platform reliability and performance: Partner with Operations to design resilient monitoring using advanced observability tooling.
Define service-level objectives and implement automation to reduce manual interventions and improve system reliability.
- Empower Data Scientists through standardized, optimized workflows: Amplify the impact of the ML team by building clear, well-supported "golden paths" — standardized workflows that streamline the model development lifecycle and let Data Scientists focus on modeling while you handle the infrastructure.
Requirements
- Experience building and operating ML platforms in production environments.
- Solid working knowledge of containerization and orchestration (Docker, Kubernetes), Linux internals, and model serving at scale.
- Familiarity with ML lifecycle tooling, including orchestration frameworks, feature stores, model registries, and drift or performance monitoring.
- Experience owning production systems: defining service-level objectives (SLOs), building observability (for example, using tools such as Prometheus, Grafana, or Datadog), participating in incident response, and diagnosing large-scale failures systematically.
You look for opportunities to automate repetitive work rather than absorb it.
- Comfort writing production-quality code in Python or a comparable language.
- Experience modernizing production infrastructure with attention to reliability, risk, and cost — including thoughtful sequencing of work to maintain availability and continuity for live systems.
- The ability to take ownership of technical outcomes, advocate for decisions using data, and communicate clearly in writing and in person — to both technical and non-technical audiences.
- #J-18808-Ljbffr
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior ML Ops Engineer erhalten könnten
✨Das richtige Netzwerk nutzen
In der Automatisierungstechnik lohnt es sich, Teil von Fachgruppen oder Online-Communities zu sein, wie z.B. LinkedIn-Gruppen oder speziellen Foren. Diese Plattformen sind nicht nur gut für den Austausch mit Kollegen, sondern auch für den direkten Kontakt mit Unternehmen, die Stellen ausschreiben.
✨Messebesuche planen
Auf Messen und Branchenveranstaltungen wie der SPS IPC Drives oder der Hannover Messe gibt es oft die Möglichkeit, direkt vor Ort mit Unternehmen zu sprechen. Nutzt die Chance, um euch über Jobtailor und deren offene Stellen zu informieren und vielleicht sogar einen ersten Eindruck zu hinterlassen.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Falls ihr noch nicht so viel Erfahrung habt, schaut nach Möglichkeiten für Workshops oder Projekten in der Automatisierungstechnik, die euch praktische Kenntnisse vermitteln. Das zeigt nicht nur eure Initiative, sondern verschafft euch auch einen Pluspunkt im Bewerbungsprozess.
✨Bewirb dich direkt über unsere Seite
Wenn ihr euch für eine Stelle bei Jobtailor interessiert, bewerbt euch direkt über unsere Website. So landet eure Bewerbung direkt im Fokus und ihr zeigt, dass ihr wirklich hinter der Stelle steht. Zudem könnt ihr in der Übersicht der Ausschreibungen oft mehr über das Team und die Unternehmenskultur erfahren.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior ML Ops Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Bring deine technischen Fähigkeiten zur Geltung:In der Automatisierungstechnik sind spezifische technische Fähigkeiten gefragt. Hebe deine Kenntnisse in Bereichen wie SPS-Programmierung, Roboter- oder Prozessautomatisierung klar in deinem Lebenslauf hervor. Vielleicht hast du sogar Zertifikate oder Schulungen, die deine Kenntnisse belegen – zeig das!
Präzise CV-Gestaltung:Achte bei deinem Lebenslauf darauf, dass du klar und präzise die Projekte auflistest, an denen du gearbeitet hast. Konzentriere dich auf messbare Ergebnisse und technische Herausforderungen, die du gemeistert hast. Das wird deine Eignung für die Stelle bei Jobtailor unterstreichen.
Motivation und Teamarbeit betonen:Im Anschreiben solltest du nicht nur deine technischen Fähigkeiten beeindruckend darstellen, sondern auch deine Motivation für die Automatisierungstechnik betonen. Berichte, wie wichtig dir Teamarbeit und innovative Lösungen sind – das passt gut zur Vollzeitstelle bei Jobtailor!
Verlinke relevante Projekte oder Portfolios:Falls du an spannenden Projekten gearbeitet hast, die irgendetwas mit Automatisierungstechnik zu tun haben, verlinke diese in deiner Bewerbung! Ein Portfolio oder Links zu veröffentlichten Arbeiten können dir helfen, dich von anderen Bewerbungen abzuheben.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor vorbereitet
✨Verstehe die Werkzeuge der Automatisierungstechnik
Mach dich mit den gängigen Tools der Branche vertraut, wie PLC-Programmierung und SCADA-Systemen. Vielleicht wirst du im Gespräch sogar auf eine technische Herausforderung stoßen, also sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, in denen du diese Tools angewendet hast.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen, die sich auf Automatisierungssysteme und deren Integration beziehen könnten. Das bedeutet, dass wir uns ein paar Systemdesign-Fragen ansehen und darüber nachdenken sollten, wie wir Probleme mit bestehenden Automatisierungssystemen lösen würden. Das zeigt nicht nur dein Wissen, sondern auch deine Problemlösungsfähigkeiten.
✨Zeige deine Projekte und Erfolge
Hast du bereits an Projekten in der Automatisierungstechnik gearbeitet? Bringe ein Portfolio mit, das deine besten Arbeiten zeigt. Das kann alles umfassen - von Prozessoptimierungen bis zu erfolgreich implementierten Lösungen. Du willst der Jury zeigen, was du drauf hast und wie du Ergebnisse lieferst!
✨Motivation und langfristige Perspektive
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, sollten wir uns auch Gedanken darüber machen, warum du langfristig in diesem Bereich arbeiten möchtest. Sei bereit, deine Motivation zu erklären, wie du in der Automatisierungstechnik wachsen möchtest und wie du zum Erfolg von Jobtailor beitragen kannst. Das zeigt, dass du wirklich an einer Karriere in diesem Bereich interessiert bist!
