Senior MLOps Engineer - DSX Enablement in Hamburg

Senior MLOps Engineer - DSX Enablement in Hamburg

Hamburg Vollzeit 49500 - 60500 € / Jahr (geschätzt) Vor Ort
N

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative AI-Lösungen und arbeite an spannenden Projekten mit führenden Unternehmen.
  • Unternehmen: NVIDIA, ein führendes Unternehmen im Bereich KI-Technologie mit einer innovativen Kultur.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, großzügige Sozialleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten und einem engagierten Team.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
  • Qualifikationen: Erfahrung in MLOps, Datenwissenschaft oder ML-Engineering und starke Programmierkenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.

NVIDIA is seeking a Senior MLOps Engineer to join our DSX Enablement team, collaborating closely with strategic customers to implement and enhance groundbreaking AI workloads.

We partner with the world's most innovative AI companies and open-source communities to address their most challenging technical problems.

What You'll Be Doing

In this role, you will develop innovative solutions that advance AI infrastructure capabilities, advise infrastructure experts on the demands of ML workloads, help practitioners diagnose and solve full-stack AI and ML system problems, and work on a team with direct responsibility for the success of internal and external customers’ AI and ML initiatives, including LLM performance evaluation and supporting new hardware in open-source frameworks.

You will

  • Build and deploy custom AI solutions on Neo Cloud platforms and NVIDIA Cloud Partners (NCPs), including distributed training, inference optimization, and MLOps pipelines,
  • Act as a primary technical contact for internal and external customers and partners, guiding joint engagements, ensuring the success of initiatives on DGX Cloud, and solving complex problems in production,
  • Work closely with the teams building the infrastructure software and accelerated frameworks that support today’s most compelling AI applications,
  • Profile and tune large-scale training and inference workloads on NCP platforms, leading efforts to reduce latency, cost, and operational risk, and
  • Develop open-source tools and reference architectures to make it easier to build and manage machine learning and AI workloads, pipelines, and systems at scale.
  • What We Need To See
  • BS, MS, or Ph. D. in Computer Science, Computer/Electrical Engineering, or a related technical field, or equivalent experience.
  • 8+ years of experience in technical roles such as data science, data engineering, or ML engineering, ideally targeting large‑scale production systems.
  • Demonstrated AI/ML experience across multiple phases of the machine learning lifecycle, from exploratory analysis to production systems.
  • Facility with systems topics including Linux, batch schedulers, Kubernetes, distributed filesystems, and advanced networking at datacenter scale.
  • Solid scripting and programming skills in languages like bash and Python and solid systems programming skills in a language like C++, Go, or Rust.
  • Experience using machine learning or deep learning frameworks for training and inference.
  • Excellent communication and technical presentation skills, with the ability to clearly articulate architectures, trade‑offs, and recommendations to both engineering and leadership audiences.
  • A clear record of engineering discipline and execution on interesting projects, whether you’re working alone or collaborating on a team.
  • Ways To Stand Out From The Crowd
  • Experience contributing to and working in open-source communities.
  • Experience with the NVIDIA ecosystem, including DGX systems, CUDA, Ne Mo, RAPIDS, Triton, NIM, and NVIDIA networking technologies such as Infini Band, NVLink, and Ro CE.
  • Experience and familiarity building machine learning systems in a security‑critical environment and distributed training and inference frameworks.
  • Familiarity with MLOps practices in a cloud‑native context: containerization, CI/CD pipelines, workflow automation, observability stacks, and Git Ops workflows.
  • Direct experience drawing on deep systems knowledge to diagnose and fix performance or correctness problems that span multiple layers of the application stack, like hardware, networking, accelerator, hypervisor or OS, compilers or runtimes, application code, and libraries.

NVIDIA offers competitive salaries and a generous benefits package.

It is recognized as one of the technology world’s most desirable employers.

We have some of the most innovative and dedicated people working here.

Due to rapid growth, our outstanding teams are expanding quickly.

Join us to make a lasting impact on the world!

Your base salary will be determined based on your location, experience, and the pay of employees in similar positions.

For

Poland: The base salary range is 292,500 PLN - 507,000 PLN for Level 4, and 375,000 PLN - 650,000 PLN for Level 5. , , JR

#J-18808-Ljbffr

Senior MLOps Engineer - DSX Enablement in Hamburg Arbeitgeber: NVIDIA

NVIDIA ist ein herausragender Arbeitgeber, der nicht nur wettbewerbsfähige Gehälter und umfassende Sozialleistungen bietet, sondern auch eine dynamische Arbeitskultur fördert, die Innovation und Zusammenarbeit in der Robotikbranche anregt. In dieser Schlüsselposition in der EMEA-Region haben Sie die Möglichkeit, ein leistungsstarkes Team zu leiten, strategische Beziehungen aufzubauen und bedeutende Wachstumschancen zu entwickeln, während Sie gleichzeitig von einem Umfeld profitieren, das persönliche und berufliche Weiterentwicklung unterstützt. Werden Sie Teil eines Unternehmens, das die Zukunft intelligenter Maschinen gestaltet und dabei auf eine positive Work-Life-Balance Wert legt.

N

Kontaktdaten:

NVIDIA Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior MLOps Engineer - DSX Enablement in Hamburg erhalten könntest

✨Engagier dich in Entwickler-Communities!

Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.

✨Zeig deine Fähigkeiten!

Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei NVIDIA anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Senior MLOps Engineer - DSX Enablement bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!

✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!

Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.

✨Such dir Mentoren und Feedback!

Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei NVIDIA vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior MLOps Engineer - DSX Enablement in Hamburg mit Bravour zu bestehen

MLOps
AI-Infrastruktur
Machine Learning Lifecycle
Linux
Kubernetes
Distributed Filesystems
Bash

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.

Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.

Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.

Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei NVIDIA klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NVIDIA vorbereitet

✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges

In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!

✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren

Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.

✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen

In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.

✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur

Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.