Auf einen Blick
- Aufgaben: Automatisiere Monitoring und entwickle Plattformen für KI-Modelle.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich KI mit Fokus auf Teamarbeit.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen; Python-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Als unser Portfolio an Produktions-AI-Systemen weiter wächst, steigt auch der Bedarf an technischer Exzellenz in Bezug auf Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Governance. Um diesen Schwung aufrechtzuerhalten, stärken wir das Team, das sicherstellt, dass unsere Modelle nahtlos in der Produktion laufen – jeden Tag Wert liefern und dabei die höchsten Standards für Compliance und Beobachtbarkeit erfüllen.
Das Data Science-Team sucht einen Junior MLOps Engineer, um den Lebenszyklus unserer AI-Modelle von der Entwicklung bis zur Produktion zu verbessern und zu optimieren. Diese Rolle ist besonders spannend, da Sie nicht auf ein einzelnes Gebiet beschränkt sind; Sie werden an einer Vielzahl von Themen rund um produktiv eingesetzte Modelle arbeiten und tiefgehende praktische Erfahrungen mit dem gesamten Lebenszyklus eines AI-Produkts sammeln.
Durch den Beitritt zum Team tragen Sie dazu bei, das Rückgrat zu bauen, das die AI-Fähigkeiten der Bank unterstützt und Effizienz sowie Governance im gesamten Unternehmen gewährleistet.
Als Junior MLOps Engineer werden Sie:
- Automatisierung von Monitoring & Observability: Systeme entwickeln, um die Bewertung von bereitgestellten AI-Anwendungen zu automatisieren. Sie werden daran arbeiten, die Beobachtbarkeit sowohl für klassische Machine Learning-Modelle als auch für generative Modelle zu verbessern und sicherzustellen, dass wir Echtzeit-Einblicke in Leistung und Gesundheit haben.
- Entwicklung von Bereitstellungsplattformen: Zur Entwicklung einer internen Plattform basierend auf MLflow beitragen. Sie werden helfen, die Entwicklererfahrung zu optimieren, indem Sie Werkzeuge für Modell- und Agentenversionierung, Verpackung und nahtlose Bereitstellung auf unserer internen Infrastruktur erstellen.
- Pipeline-Orchestrierung: Komplexe Daten- und Trainingspipelines mit Argo Workflows entwerfen, optimieren und orchestrieren, um sicherzustellen, dass unsere Modelltrainingsprozesse reproduzierbar und effizient sind.
- Durchsetzung der AI-Governance: Helfen, eine Governance-Plattform aufzubauen, die als zentrale Steuerungsebene fungiert und sicherstellt, dass alle bereitgestellten AI-Anwendungen strikt den Unternehmensvorschriften und Compliance-Standards entsprechen.
Qualifikationen:
- Bildungshintergrund: Abschluss in Informatik, Data Science, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
- Python-Kenntnisse: Starke Kenntnisse in Python; Sie schreiben sauberen, wartbaren Code und legen Wert auf bewährte Verfahren in der Technik.
- MLOps/DevOps-Grundlagen: Verständnis von DevOps-Konzepten wie CI/CD (GitHub Actions) und Containerisierung (Docker, Kubernetes). Praktische Erfahrung ist ein großer Vorteil.
- Infrastruktur-Mindset: Sie sind motiviert von „was passiert, nachdem das Modell trainiert wurde“ – insbesondere wie Modelle in Produktionsumgebungen bereitgestellt, skaliert und überwacht werden.
- Bewusstsein für Webentwicklung: Vertrautheit mit Frontend-Entwicklung ist ein Plus (zum Erstellen interner Tools und Dashboards).
- Wachstums-Mindset: Sie sind organisiert, selbstmotiviert und fühlen sich wohl dabei, sich schnell in neue Technologien und Werkzeuge einzuarbeiten.
- Kommunikation: Fließend in Englisch und in der Lage, effektiv innerhalb eines technischen Teams zusammenzuarbeiten.
Als Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, begrüßen wir Kandidaten aus allen Hintergründen, Erfahrungen und Perspektiven, die unserem Team beitreten und zu unserem gemeinsamen Erfolg beitragen möchten.
Junior ML Ops Engineer Arbeitgeber: Swissquote Bank Ltd
Als Junior MLOps Engineer in unserem dynamischen Team haben Sie die Möglichkeit, an der Spitze der KI-Entwicklung zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden und innovativen Umfeld weiterzuentwickeln. Wir bieten Ihnen nicht nur eine wettbewerbsfähige Vergütung und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch eine offene Unternehmenskultur, die Vielfalt und Zusammenarbeit fördert. Unser Standort bietet zudem eine inspirierende Arbeitsumgebung, die es Ihnen ermöglicht, an spannenden Projekten zu arbeiten und einen echten Einfluss auf die Zukunft der KI im Bankwesen zu haben.
