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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: UnterstĂĽtze und verbessere unsere Kubernetes-Infrastruktur fĂĽr ML-Workloads.
- Arbeitgeber: Sonia revolutioniert das Gesundheitswesen mit KI-gestützten Lösungen für Ärzte und Patienten.
- Mitarbeitervorteile: Remote-Arbeit, wettbewerbsfähiges Gehalt und ein lernfreundliches Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsversorgung mit innovativer Technologie und einem engagierten Team.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in MLOps oder SRE und starke Kubernetes-Kenntnisse erforderlich.
- Andere Informationen: Arbeiten in einem dynamischen Umfeld mit Fokus auf Neugier und Experimentieren.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Overview
Join to apply for the ML Platform Engineer (all) role at Sonia.
We’re looking for an experienced ML Platform Engineer (all) with deep Kubernetes expertise to support the infrastructure powering our AI and ML workloads. You’ll work closely with ML engineers on deploying cutting-edge LLM inference, refining observability, and automating workflows—always with reliability, scalability, and performance as guiding principles. This role can be performed remotely from anywhere in Germany or Luxembourg, or in a hybrid setup from our offices in Luxembourg or Berlin.
Responsibilities
- Support and enhance our Kubernetes-based infrastructure in cloud environments, running both ML/LLM workloads and general applications
- Deploy and optimize LLM inference systems
- Design, build, and improve MLOps/DevOps pipelines to support the entire development lifecycle
- Manage GPU scheduling and autoscaling with Kubernetes-native tooling
- Ensure observability and alerting across the platform
- Operate and troubleshoot supporting infrastructure
- Contribute to platform reliability, security, and performance through automation and best practices
Requirements
- 5+ years of experience in MLOps or SRE
- Strong hands-on Kubernetes experience, including GitOps (Flux or ArgoCD), Kustomize, Helm and production troubleshooting
- Familiarity with LLM inference deployment and optimization in Kubernetes (e.g., vLLM, LMCache, llm-d)
- Experience with MLOps supporting tools such as MLflow or Argo Workflows
- Understanding of GPU resource orchestration in Kubernetes environments
- Profound knowledge of observability tools, such as VictoriaMetrics, VictoriaLogs and Grafana
- Knowledge of database and broker administration (PostgreSQL, Redis and RabbitMQ)
- Solid scripting skills in Python
- Comfortable working with cloud platforms (OVHcloud, AWS, GCP or Azure)
Nice-to-Haves
- Experience with audio ML models or real-time inference
- Exposure to CI/CD practices tailored for ML systems
- Familiarity with Kubernetes networking, security, or performance tuning
Benefits
- Full ownership of a mission-critical platform
- A team that values curiosity, learning, and experimentation
- Remote-first setup with the option to work in our Berlin office
- Competitive salary depending on experience
- Work on AI infrastructure that directly impacts healthcare innovation
If you\’re passionate about web development and want to work with cutting-edge technologies, we’d love to hear from you!
Company and Contact
We’re Sonia, enabling AI-enhanced healthcare solutions that improve doctors’ workflows, patient care, and system efficiency.
Seniority level
- Associate
Employment type
- Full-time
Job function
- Information Technology
Industries
- Software Development
Referrals increase your chances of interviewing at Sonia by 2x
#J-18808-Ljbffr
ML Platform Engineer (all) Arbeitgeber: Sonia
Kontaktperson:
Sonia HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML Platform Engineer (all)
✨Netzwerken mit Fachleuten
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen ML- und Kubernetes-Experten zu vernetzen. Nimm an relevanten Gruppen und Diskussionen teil, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte bei Sonia zu knĂĽpfen.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Beteilige dich an Open-Source-Projekten oder erstelle eigene Projekte, die sich auf MLOps und Kubernetes konzentrieren. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern gibt dir auch konkrete Beispiele, die du im Gespräch anführen kannst.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich auf technische Fragen zu Kubernetes, MLOps und GPU-Management vor. Übe das Lösen von Problemen in Echtzeit, um deine Denkweise und Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Verstehe die Unternehmensmission
Informiere dich über die Mission und Werte von Sonia. Zeige in deinem Gespräch, wie deine Erfahrungen und Ziele mit der Vision des Unternehmens übereinstimmen, um deine Motivation und Passung für die Rolle zu unterstreichen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML Platform Engineer (all)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Stelle sicher, dass du die Schlüsselqualifikationen und Technologien, wie Kubernetes und MLOps, verstehst.
Individualisiere deinen Lebenslauf: Passe deinen Lebenslauf an die Anforderungen der Stelle an. Hebe relevante Erfahrungen und Fähigkeiten hervor, insbesondere deine Kenntnisse in Kubernetes, MLOps und Cloud-Plattformen. Verwende konkrete Beispiele, um deine Erfolge zu belegen.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, das deine Leidenschaft für die Rolle und das Unternehmen zeigt. Erkläre, warum du an der Schnittstelle von KI und Gesundheitswesen arbeiten möchtest und wie deine Erfahrungen dazu passen.
Überprüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Motivationsschreiben klar und professionell formatiert sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sonia vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensmission
Informiere dich über die Mission von Sonia und wie ihre AI-Lösungen das Gesundheitswesen revolutionieren. Zeige im Interview, dass du die Werte des Unternehmens teilst und bereit bist, einen positiven Einfluss auf die Patientenversorgung zu haben.
✨Demonstriere deine Kubernetes-Expertise
Bereite dich darauf vor, spezifische Beispiele aus deiner Erfahrung mit Kubernetes zu teilen. Erkläre, wie du GitOps, Kustomize oder Helm in früheren Projekten eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder die Effizienz zu steigern.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu MLOps, GPU-Orchestrierung und Observability-Tools. Übe, wie du komplexe technische Konzepte einfach erklären kannst, um dein Wissen und deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Fragen zur Teamdynamik stellen
Zeige Interesse an der Teamkultur, indem du Fragen zur Zusammenarbeit zwischen ML-Ingenieuren und anderen Abteilungen stellst. Dies zeigt, dass du Wert auf Teamarbeit legst und bereit bist, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten.
