Machine Learning Ops Engineer

Stillfront Group ist ein globales Spieleunternehmen, das 2010 gegründet wurde. Wir entwickeln digitale Spiele für ein vielfältiges Publikum und unser breites Spieleportfolio wird jeden Monat von fast 70 Millionen Menschen genossen. Stillfront konzentriert sich darauf, Synergien zu realisieren, indem wir Spielteams weltweit über unsere Stillops-Plattform verbinden und stärken. Wir sind ein schnell wachsendes Unternehmen und ein aktiver globaler strategischer Akquisiteur. Unsere über 1.500 Fachleute gedeihen in einer Organisation, die den Geist des Unternehmertums verkörpert.

Wir suchen einen Machine Learning Engineer, der auf MLOps spezialisiert ist, um unserem zentralen AI/ML Hub beizutreten und eng mit Spielestudios und anderen zentralen Hubs (Daten, Marketing, Werbung) zusammenzuarbeiten, um maschinelles Lernen über Stillfront zu operationalisieren und zu skalieren. Wir befinden uns in einer entscheidenden Phase, um KI und ML über Stillfront zu skalieren, mit dem klaren Ziel, unsere Bemühungen zu beschleunigen und zu konsolidieren, um KI und ML als grundlegenden Bestandteil unserer DNA zu etablieren. Diese Rolle wird entscheidend dafür sein, dass unsere ML-Lösungen zuverlässig, wartbar und skalierbar in der Produktion sind.

Als unser MLOps Engineer werden Sie ML-Pipelines, Infrastruktur und Entwicklungsabläufe leiten und bei Bedarf auch zur Modellierung beitragen. Sie spielen eine Schlüsselrolle bei der Schaffung der technischen Säulen, die es dem Team ermöglichen, ML effektiv über das Stillfront-Portfolio zu versenden, zu iterieren und zu skalieren.

IHRE MISSION

• Entwerfen, Erstellen und Warten von ML-Pipelines, die Training, Validierung, Bereitstellung, Überwachung und Retraining abdecken.
• Operationalisierung von ML-Modellen, die in Zusammenarbeit mit ML-, Daten- und Backend-Ingenieuren entwickelt wurden, und Sicherstellung ihrer Zuverlässigkeit in der Produktion.
• Unterstützung von Experimenten, indem ML-Systeme einfacher bereitgestellt, überwacht und iteriert werden.
• Verbesserung der Entwicklererfahrung für ML-Ingenieure (Umgebungssetup, Abhängigkeitsmanagement, Automatisierung, CI/CD).
• Fokus auf Wiederverwendbarkeit, Standardisierung und skalierbare Entwicklungsabläufe.
• Anwendung starker Softwareengineering-Praktiken innerhalb von ML-Codebasen (Modularität, Tests, Versionskontrolle, Code-Reviews).
• Beitrag zu Modellierungsaufgaben bei Bedarf, einschließlich Datenvorbereitung, Merkmalsengineering, Experimentdurchführung und -bewertung.
• Enger Austausch mit Dateningenieuren und Backend-Ingenieuren, um saubere Datenflüsse und robuste Integrationen sicherzustellen.

IHRE PROFIL

• Abschluss in Informatik, Softwaretechnik, Datenengineering oder verwandten technischen Disziplinen.
• 5 Jahre Berufserfahrung in Softwareengineering, ML-Engineering oder datenintensiven Ingenieurrollen.
• Praktische Erfahrung im Aufbau, Versand und der Wartung von Produktions-ML-Systemen, Pipelines oder Datenabläufen.
• Starke Programmierkenntnisse, insbesondere in Python und SQL, mit einer klaren Softwareengineering-Mentalität.
• Erfahrung mit cloudbasierten Umgebungen und Produktionsinfrastruktur.
• Erfahrung im Umgang mit großangelegten Datensätzen und verteilten Verarbeitungsframeworks (z.B. Spark oder ähnlich).
• Praktische Erfahrung im ML-Lebenszyklus und die Fähigkeit, effektiv an Modellierungsaufgaben zusammenzuarbeiten.
• Erfahrung im Beitrag zu kollaborativen Codebasen unter Verwendung von Git und der Einhaltung strukturierter Entwicklungspraktiken (Pull-Requests, Reviews, Branching-Workflows).

BONUSERFAHRUNG

• Beitrag zu internen Plattformen oder gemeinsamen Entwicklerwerkzeugen.
• Kenntnisse in Containerisierung und Orchestrierungstools.
• Frühere Erfahrung in der Spielebranche, Konsumgütern oder großangelegten Datenumgebungen.

VORTEILE

• Wettbewerbsfähiges Gehalt und umfassendes Leistungspaket.
• Autonomie, um neue Technologien, Werkzeuge und Partner zu erkunden und umzusetzen.
• Arbeiten in einem dynamischen Umfeld mit hoher Exposition gegenüber einer Vielzahl von Genres, Werkzeugen und diversifizierten Produkten.
• Flexible Arbeitszeiten und ein unterstützendes, kollaboratives Arbeitsumfeld.
• Gelegenheit, mit einem talentierten Team von Fachleuten zu arbeiten und einen signifikanten Einfluss auf ein global anerkanntes Produkt zu haben.