Auf einen Blick
- Aufgaben: Bereitstellung und Betrieb von Machine-Learning-Modellen in skalierbaren Produktionsumgebungen.
- Unternehmen: Rheinmetall, ein innovatives Unternehmen mit Fokus auf Technologie und Teamarbeit.
- Vorteile: 30 Urlaubstage, betriebliche Altersvorsorge, Aktienkaufprogramm und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und einem unterstützenden Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite an spannenden Machine-Learning-Projekten.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in MLOps oder DevOps.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Aufgaben
- Bereitstellung (Deployment) und Betrieb von Machine-Learning-Modellen in standardisierten und skalierbaren Produktionsumgebungen
- Implementierung robuster Traffic-Handling- und Autoscaling-Mechanismen zur Gewährleistung eines zuverlässigen und effizienten Model Servings
- Konzeption und Verwaltung fortschrittlicher Deployment-Strategien zur Risikominimierung bei Model Releases und Updates
- Optimierung der Inference-Performance durch verbesserte Hardwareauslastung und Minimierung der Latenz für Produktions-Workloads
- Paketierung und Release von Machine-Learning-Modellen in vollständig containerisierten und versionskontrollierten Umgebungen
- Sicherstellung der Reproduzierbarkeit und Integrität von Modell-Artefakten über Entwicklungs-, Test- und Produktionssysteme hinweg
- Etablierung eines umfassenden Monitorings für Inference-Performance, Datenqualität und Modellverhalten in der Produktion
- Unterstützung von Governance und Compliance durch die Pflege rückverfolgbarer Release-Artefakte, Validierungsergebnisse und revisionssicherer Dokumentation
Qualifikationen
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik, Machine Learning, Künstlicher Intelligenz, Software Engineering oder eine vergleichbare Qualifikation
- Mehrjährige Berufserfahrung in den Bereichen Machine Learning Operations (MLOps), Platform Engineering oder in DevOps-Umgebungen zur Unterstützung von Machine-Learning-Systemen
- Fundierte Erfahrung im Deployment und Betrieb von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen
- Solide Kenntnisse im Umgang mit containerisierten Workloads und Orchestrierungsplattformen für skalierbares Model Deployment
- Erfahrung in der Arbeit mit Systemen zur Modellversionierung und im Management von Machine-Learning-Artefakten über verschiedene Umgebungen hinweg
- Sichere Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Praktische Erfahrung in der Optimierung von Machine-Learning-Modellen für effiziente Inference und Hardwareauslastung
- Strukturierte und analytische Herangehensweise an die Lösung komplexer operativer Herausforderungen in Machine-Learning-Systemen
- Ausgeprägte Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten in der Zusammenarbeit mit Engineering-, Data-Science- und Plattform-Teams
Unsere Wertschätzung
Stärken und Erfahrungen zählen bei Rheinmetall, auch wenn vielleicht nicht alle aufgeführten Anforderungen vollständig erfüllt sind. Wir freuen uns auf Bewerber*innen, die Lust haben, etwas zu bewegen und Verantwortung zu übernehmen. Wir legen Wert auf Individualität und Chancengleichheit. Schwerbehinderte Bewerber*innen werden bei gleicher Eignung besonders berücksichtigt.
Wir bieten Ihnen
- Betriebliche Altersvorsorge
- Aktienkaufprogramm
- 30 Urlaubstage
- Zugang zu den Corporate Benefits
- Deutschlandticket
- Umzugsunterstützung
- VIVA Familienservice
- Individuelle und vielfältige Weiterentwicklungsmöglichkeiten u. a. in der Rheinmetall Academy
- Professioneller Einarbeitungsprozess begleitet durch ein digitales Onboarding
Kontakt
Zuständige*r Ansprechpartner/in: Özge Demirkaya
Für Fragen zu Ihrer Bewerbung nutzen Sie bitte das Kontaktformular.
MLOps Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Rheinmetall
Rheinmetall ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen MLOps Engineers nicht nur ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld bietet, sondern auch individuelle Weiterentwicklungsmöglichkeiten durch die Rheinmetall Academy. Mit attraktiven Benefits wie 30 Urlaubstagen, betrieblicher Altersvorsorge und einem umfassenden Einarbeitungsprozess sorgt das Unternehmen für eine wertschätzende und inklusive Unternehmenskultur, die Vielfalt und Chancengleichheit fördert. Zudem profitieren Mitarbeiter von einem starken Teamgeist und der Möglichkeit, an spannenden Projekten in einem zukunftsorientierten Bereich zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so MLOps Engineer (m/w/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der MLOps-Community in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Praktische Demonstrationen
Bereite dich darauf vor, deine Fähigkeiten in einem technischen Interview unter Beweis zu stellen. Zeige, wie du Machine-Learning-Modelle deployen und optimieren kannst – vielleicht sogar mit einem kleinen Live-Demo!
✨Fragen stellen!
Sei nicht schüchtern, Fragen zu stellen, wenn du die Gelegenheit hast. Das zeigt dein Interesse und deine Neugierde für die Rolle und das Unternehmen. Frag nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter freuen uns immer über Bewerbungen direkt über unsere Plattform. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht und du die besten Chancen auf ein Vorstellungsgespräch hast.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um MLOps Engineer (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns von deinen Erfahrungen und Leidenschaften im Bereich MLOps.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles sorgfältig zu überprüfen!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!:Nutze die Anforderungen aus der Stellenbeschreibung, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu verknüpfen. Zeig uns, wie du die Herausforderungen, die wir bieten, meistern kannst und warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil von StudySmarter zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Rheinmetall vorbereitet
✨Verstehe die technischen Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Wenn du weißt, dass das Unternehmen Containerisierung und Orchestrierung verwendet, solltest du Beispiele aus deiner Erfahrung parat haben, die zeigen, wie du diese Technologien erfolgreich eingesetzt hast.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich MLOps. Sei bereit, über deine Rolle, die verwendeten Technologien und die Ergebnisse zu sprechen. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Zusammenarbeit mit Engineering- und Data-Science-Teams wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte oder Kooperationen bereithalten. Betone, wie du zur Lösung komplexer Probleme beigetragen hast und welche Kommunikationsstrategien du genutzt hast, um effektiv im Team zu arbeiten.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews kannst du nach dem weiteren Verlauf des Auswahlprozesses fragen. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir gleichzeitig die Möglichkeit, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen zu erfahren. Eine gute Frage könnte sein: 'Wie sieht der Einarbeitungsprozess für neue Mitarbeiter aus?'
