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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Übernehme Modelle von Data Scientists und setze sie in Produktionsumgebungen um.
- Arbeitgeber: Swissquote ist der Schweizer Marktführer im Online-Banking mit über 500.000 Kunden.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitsweise, kein Dresscode und multikulturelle Teams.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Bankwesens und entwickle deine Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Master-Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und mindestens 2 Jahre Erfahrung als ML Ops Engineer.
- Andere Informationen: Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und Vielfalt schätzt.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 57000 - 84000 € pro Jahr.
Gehaltsbereich: 95’000 - 120’000 CHF pro Jahr
Anforderungen:
- Bildungsweg: Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten quantitativen Bereich.
- Erfahrung: Nachgewiesene Erfahrung von mindestens 2 Jahren als ML Ops Engineer oder in einer ähnlichen Rolle, idealerweise in dynamischen und wachsenden Teams. Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit Data Scientists, um Modelle und genAI-Anwendungen von der Entwicklung in die Produktion zu überführen.
- Technische Fähigkeiten: Starke Programmierkenntnisse in Python, Kenntnisse in Java sind von Vorteil. Beherrschung von ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn). Erfahrung mit generativen KI-Modellen, einschließlich der Nutzung proprietärer APIs und der Bereitstellung vor Ort von RAG-Systemen. Starke Erfahrung mit Cloud-Plattformen. Beherrschung von CI/CD-Tools (GitLab CI oder ähnlich). Fachkenntnisse in Containerisierung und Orchestrierung (Docker, Kubernetes). Erfahrung mit Tools zur Orchestrierung von Datenpipelines (z.B. Airflow) ist von Vorteil. Vertrautheit mit Datenstreaming- und Überwachungstools wie Kafka und Elasticsearch ist von Vorteil.
- Soziale Fähigkeiten: Hohe Autonomie und proaktives Verhalten. Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit, um neue Herausforderungen in einem schnell wachsenden Umfeld anzunehmen. Ausgezeichnete Kommunikations- und Teamfähigkeiten, mit der Fähigkeit, effektiv in funktionsübergreifenden Teams zu arbeiten. Problemlösungsmentalität mit proaktivem und selbstmotiviertem Ansatz.
Verantwortlichkeiten:
- Wir suchen einen vielseitigen ML Ops Engineer, der bereit ist, die spannende Herausforderung anzugehen, ML Ops-Praktiken innerhalb unserer Organisation zu etablieren. Als erster dedizierter ML Ops Engineer in unserem Team spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Übernahme von Modellen von Data Scientists und deren Bereitstellung in robusten und skalierbaren Produktionsumgebungen. Sie stellen sicher, dass unsere Modelle nicht nur gut funktionieren, sondern auch effizient gewartet werden, um kontinuierliche Verbesserung und Geschäftsauswirkungen zu ermöglichen.
Wesentliche Verantwortlichkeiten:
- End-to-End Modellbereitstellung: Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists und ML Engineers, um Modelle zu übernehmen und in Produktionsumgebungen bereitzustellen.
- Zukunftsinfrastrukturdesign: Verbindung zur IT-Abteilung, um Anforderungen für die gegenwärtige und zukünftige Infrastruktur zu definieren.
- Pipelines-Automatisierung: Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines, die auf ML-Workflows zugeschnitten sind, Automatisierung von Modellversionierung, Tests und Bereitstellung.
- Überwachung und Wartung: Implementierung von Überwachungssystemen zur Verfolgung der Modellleistung, Datenabweichung und Systemgesundheit, um proaktive Wartung und Skalierbarkeit sicherzustellen.
- Standardisierung und Best Practices: Etablierung von ML Ops-Best Practices, um die Grundlage für zukünftiges Wachstum und Skalierbarkeit zu schaffen.
Technologien: AI, Airflow, CI/CD, Cloud, Docker, ElasticSearch, GitLab, Java, Kafka, Kubernetes, PyTorch, Python, TensorFlow
Der Aufbau der Bank von morgen erfordert mehr als nur Fähigkeiten. Es bedeutet, unsere Unterschiede zu kombinieren, um zu imaginieren, zu diskutieren, zu codieren, zu entwickeln, zu testen, zu lernen… und jeden Schritt gemeinsam zu feiern. Teilen Sie unsere Vibes? Kommen Sie zu Swissquote, um Ihr Potenzial freizusetzen. Wir sind der Schweizer Marktführer im Online-Banking und bieten Handels-, Investitions- und Bankdienstleistungen für über 500.000 Kunden über unsere leistungsstarken und sicheren digitalen Plattformen an. Unsere 1.000 Mitarbeiter arbeiten flexibel, ohne Dresscode und in multikulturellen Teams. Durch den großen Einfluss auf die Branche erweitern sie ihr Fähigkeitenportfolio und fördern ihre Karriere in einem schnelllebigen Umfeld. Wir setzen alles auf Swissquote. Als Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, heißen wir Kandidaten aus allen Hintergründen, Erfahrungen und Perspektiven willkommen, um unserem Team beizutreten und zu unserem gemeinsamen Erfolg beizutragen. Sind Sie bereit? Zögern Sie nicht, sich zu bewerben!
ML Ops engineer Arbeitgeber: Swissquote
Kontaktperson:
Swissquote HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML Ops engineer
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit aktuellen ML Ops Engineers und anderen Fachleuten in der Branche in Kontakt zu treten. Stelle Fragen zu ihren Erfahrungen und suche nach Mentoren, die dir wertvolle Einblicke geben können.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Beteilige dich an Open-Source-Projekten oder erstelle eigene Projekte, die ML Ops Praktiken demonstrieren. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern gibt dir auch konkrete Beispiele, die du im Gespräch anführen kannst.
✨Technologien beherrschen
Stelle sicher, dass du mit den geforderten Technologien wie Docker, Kubernetes und CI/CD-Tools vertraut bist. Du könntest kleine Projekte erstellen, um diese Tools in Aktion zu zeigen und deine Kenntnisse zu vertiefen.
✨Soft Skills betonen
Bereite dich darauf vor, deine Kommunikations- und Teamfähigkeiten zu demonstrieren. Überlege dir Beispiele aus der Vergangenheit, in denen du erfolgreich in einem Team gearbeitet hast oder Herausforderungen proaktiv angegangen bist.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML Ops engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen an Ausbildung, Erfahrung und technische Fähigkeiten. Stelle sicher, dass du alle geforderten Qualifikationen erfüllst.
Individualisiere deinen Lebenslauf: Passe deinen Lebenslauf an die Stelle an, für die du dich bewirbst. Hebe relevante Erfahrungen und Fähigkeiten hervor, die mit den Anforderungen des ML Ops Engineer übereinstimmen, insbesondere deine Kenntnisse in Python, CI/CD-Tools und Cloud-Plattformen.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du die ideale Person für diese Position bist. Betone deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit Data Scientists und deine Fähigkeit, Modelle in Produktionsumgebungen zu implementieren.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Motivationsschreiben fehlerfrei sind und professionell aussehen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Swissquote vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Du solltest genau wissen, welche technischen Fähigkeiten und Erfahrungen gefordert sind, insbesondere in Bezug auf ML-Frameworks und CI/CD-Tools.
✨Bereite Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung zu nennen, die deine Fähigkeiten als ML Ops Engineer demonstrieren. Zeige, wie du erfolgreich mit Datenwissenschaftlern zusammengearbeitet hast, um Modelle in Produktionsumgebungen zu bringen.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die deine Problemlösungsfähigkeiten testen. Überlege dir, wie du Herausforderungen in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere in Bezug auf Modellüberwachung und -wartung.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, ist es wichtig, deine Kommunikations- und Teamfähigkeiten zu betonen. Bereite dich darauf vor, Beispiele zu geben, wie du effektiv in cross-funktionalen Teams gearbeitet hast.
