(Senior) Machine Learning Operations Engineer (m/f/d) - REF97172N

(Senior) Machine Learning Operations Engineer (m/f/d) - REF97172N

Hannover Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und verwalte CI/CD-Pipelines für ML-Modelle und baue skalierbare ML-Infrastruktur auf.
  • Unternehmen: Continental, ein führender Reifenhersteller mit innovativen digitalen Lösungen.
  • Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches, internationales Team mit vielfältigen Karrierechancen und einem familienfreundlichen Arbeitsumfeld.
  • Warum dieser Job: Sei Teil der Transformation von Machine Learning in skalierbare Lösungen für die Mobilität der Zukunft.
  • Qualifikationen: Erfahrung als MLOps Engineer und starke Programmierkenntnisse in Python und SQL.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

Continental ist ein führender Reifenhersteller und Branchenspezialist. Gegründet im Jahr 1871, erzielte das Unternehmen im Jahr 2025 einen Umsatz von 19,7 Milliarden Euro und beschäftigt derzeit rund 76.000 Mitarbeiter in 54 Ländern und Märkten. Reifenlösungen aus dem Bereich Tires machen Mobilität sicherer, intelligenter und nachhaltiger. Das Premium-Portfolio umfasst Pkw-, Lkw-, Bus-, Zweirad- und Spezialreifen sowie intelligente Lösungen und Dienstleistungen für Flotten und Reifenhändler.

Schließen Sie sich der Digital Solutions Abteilung von Continental als MLOps Engineer an. In Digital Solutions treiben wir Innovationen für vernetzte Mobilität voran und liefern modernste digitale Produkte an unsere globalen Flottenkunden. Als MLOps Engineer sind Sie an vorderster Front dabei, maschinelles Lernen in skalierbare, produktionsbereite Lösungen zu transformieren. Sie entwerfen, implementieren und warten robuste ML-Pipelines, um eine nahtlose Integration von Modellen in Produktionsumgebungen sicherzustellen und deren Leistung im großen Maßstab zu optimieren.

Hauptverantwortlichkeiten:

  • Entwurf und Verwaltung von CI/CD-Pipelines für ML-Modelle von der Entwicklung bis zur Produktion
  • Aufbau und Wartung einer skalierbaren ML-Infrastruktur auf Cloud-Plattformen unter Verwendung von Infrastructure-as-Code
  • Automatisierung von Bereitstellungs-, Überwachungs- und Rollback-Prozessen für Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit
  • Implementierung von Überwachungs- und Feedbackschleifen für die Modellleistung und kontinuierliche Verbesserung
  • Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und Ingenieuren zur Integration von ML-Modellen und Standardisierung von Arbeitsabläufen
  • Technische Führung und Mentoring, Förderung des Wissensaustauschs und bewährter Praktiken

Qualifikationen:

  • Akademischer Abschluss in Informatik, IT, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten Bereich
  • Mehrjährige Berufserfahrung als MLOps Engineer
  • Starke Programmierkenntnisse in Python und SQL
  • Expertise in CI/CD- und Automatisierungstools (z.B. GitHub Actions)
  • Kenntnisse in Containerisierung und Orchestrierung (Docker, Kubernetes)
  • Praktische Erfahrung mit der Bereitstellung und dem Lebenszyklusmanagement von ML-Modellen (MLflow, SageMaker)
  • Gute Kenntnisse von Cloud-Plattformen (AWS oder Azure) und Infrastructure-as-Code-Praktiken
  • Vertrautheit mit Überwachungs- und Leistungsüberwachungstools (Grafana) und Workflow-Orchestrierung (Airflow)
  • Solides Verständnis von Softwareengineering und DevOps-Praktiken (Testing, GitOps, CI/CD-Designmuster)
  • Erfahrung mit agilen Projektmanagementmethoden (Scrum, Kanban)
  • Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Erfahrung in der Arbeit in einem internationalen Team (wünschenswert)

Bewerbungen von schwerbehinderten Menschen sind willkommen.

Zusätzliche Informationen:

  • Attraktive Vergütung: Wir belohnen außergewöhnliche Qualifikationen und Erfahrungen mit einem übertariflichen Gehalt.
  • Flexibilität, die zu Ihrem Leben passt: Ob mobiles Arbeiten, Teilzeitmodelle, flexible Arbeitszeiten oder Sabbaticals – gemeinsam finden wir ein Arbeitsmodell, das Ihren individuellen Bedürfnissen entspricht.
  • Freizeit, die wirklich zählt: Genießen Sie 30 Tage bezahlten Urlaub pro Jahr.
  • Gesicherte Zukunft: Mit unserer betrieblichen Altersvorsorge investieren wir bereits heute in Ihre finanzielle Sicherheit von morgen.
  • Karriere mit Perspektive: Wir unterstützen Sie aktiv dabei, Ihre Karriere durch individuelle Schulungen und Zugang zu Lernplattformen wie LinkedIn Learning zu gestalten.
  • Grenzenlose Möglichkeiten: Als EU-Bürger können Sie bis zu 40 Tage pro Jahr remote aus anderen EU-Ländern arbeiten.
  • Exklusive Mitarbeiterbenefits: Profitieren Sie von attraktiven Rabatten und einer Vielzahl von Mitarbeiterbenefits.
  • Bleiben Sie fit – bundesweit: Mit unserem umfassenden Angebot an Gesundheits- und Wellnessinitiativen bleiben Sie aktiv.
  • Nachhaltige Mobilität: Nutzen Sie unser „JobRad“-Fahrradleasingprogramm und sichern Sie sich Ihr bevorzugtes Fahrrad zu attraktiven Konditionen.
  • Familienfreundliche Kultur: Wir unterstützen Sie mit verschiedenen Angeboten, die helfen, Beruf und Familie in Einklang zu bringen.
  • Unterstützung, wenn es am meisten zählt: Das Fürstenberg-Institut bietet Ihnen einen vertraulichen externen Ansprechpartner für professionelle Beratung und Unterstützung in persönlichen und beruflichen Angelegenheiten.
  • Ein Arbeitsumfeld, das Vielfalt schätzt: Freuen Sie sich auf die Zusammenarbeit in einem vielfältigen und internationalen Umfeld.

Diversity, Inclusion & Belonging sind uns wichtig und machen unser Unternehmen stark und erfolgreich. Wir bieten allen die gleichen Chancen - unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, kulturellem Hintergrund, Behinderung, Religion, Ideologie oder sexueller Orientierung.

(Senior) Machine Learning Operations Engineer (m/f/d) - REF97172N Arbeitgeber: Remotely

CarVia ist ein herausragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und einem attraktiven Provisionsmodell fördern wir nicht nur deine berufliche Entwicklung durch vielfältige Weiterbildungsangebote, sondern bieten auch die hochwertigste Fahrzeugflotte Deutschlands. Werde Teil eines ehrgeizigen Teams, das gemeinsam an der Spitze der digitalen Mobilitätslösungen arbeitet und erlebe ein modernes Arbeitsumfeld, das auf schnelles Wachstum und Effizienz ausgerichtet ist.

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Kontaktdaten:

Remotely Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so (Senior) Machine Learning Operations Engineer (m/f/d) - REF97172N 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 Remotely anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als (Senior) Machine Learning Operations Engineer (m/f/d) - REF97172N 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 Remotely vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um (Senior) Machine Learning Operations Engineer (m/f/d) - REF97172N mit Bravour zu bestehen

MLOps
CI/CD Pipelines
Python
SQL
Automatisierungstools (z.B. GitHub Actions)
Containerisierung (Docker)
Orchestrierung (Kubernetes)

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 Remotely 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 Remotely 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.