Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege MLOps-Infrastrukturen für maschinelles Lernen.
- Arbeitgeber: Talon.One ist ein innovatives Unternehmen, das sich auf KI-Lösungen spezialisiert.
- Mitarbeitervorteile: 30 Tage Urlaub, Homeoffice-Budget und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines kreativen Teams und arbeite mit modernsten Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung in Software Engineering oder DevOps, davon 3 Jahre in MLOps.
- Andere Informationen: Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, weltweit zu arbeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
ABOUT THE TEAM:
We\’re a passionate cross-functional team of engineers, a data scientist, a product manager, and an engineering manager, dedicated to all things data. You\’ll be at the centre of our expanding AI Innovation team. We\’re enthusiastic about exploring new tools and technologies, and we thrive on brainstorming to solve challenges and apply best practices. Our team is set to grow soon, welcoming MLOps engineers, Data Scientists, Backend Engineers and Frontend Engineers, all playing a pivotal role in Talon.One\’s development.
ABOUT THE ROLE:
We are seeking a Senior MLOps Engineer to join our growing AI Innovation team. In this role, you will be responsible for designing, developing, and maintaining robust MLOps infrastructure and workflows that support the deployment, monitoring, and scalability of our machine learning models. You’ll work closely with data scientists, software developers, and DevOps teams to streamline the machine learning lifecycle and bring cutting-edge solutions into production.
ONCE YOU ARE HERE, YOU WILL:
- Build and maintain MLOps pipelines to automate data preparation, model training, evaluation, deployment, and monitoring of ML models and data pipelines.
- Design scalable infrastructure using our cloud platform and tools like Kubernetes, Docker, and Terraform.
- Implement CI/CD for ML models, ensuring reproducibility, reliability, and version control.
- Monitor model performance and data drift in production, and implement automated retraining workflows as needed.
- Collaborate with data scientists and engineers to operationalize machine learning models in a secure, efficient, and scalable manner.
- Maintain model registries, metadata tracking, and experiment management tools.
- Advocate for and help implement best practices in MLOps across the organization.
- Ensure compliance with security, governance, and ethical AI guidelines.
WHAT WE EXPECT YOU TO BRING TO THE TABLE:
- 6+ years of experience in software engineering or DevOps, with at least 3+ years in MLOps or ML infrastructure roles.
- Experience deploying and managing machine learning systems at scale, preferably in high-availability, real-time environments with low latency and high throughput.
- Experience with building or maintaining scalable ML infrastructure (e.g., CI/CD for models, auto-scaling, load balancing, blue-green deployment, canary releases, shadow testing, etc.).
- Strong programming skills in Python and familiarity with ML frameworks (e.g., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Proficiency with Google Cloud Platform and infrastructure-as-code tools like Terraform.
- Hands-on experience with tools like Vertex AI, MLflow, Kubeflow, Airflow, or SageMaker.
- Experience with containerization and orchestration technologies (Docker, Kubernetes).
- Experience implementing monitoring and alerting systems for ML pipelines and APIs.
WHAT\’S IN IT FOR YOU:
- 90+ team of engineers, product managers and product designers in Berlin
- Leaders with 8+ years of experience building our promotions engine
- €1,000 annual learning budget, full LinkedIn Learning access, and free German language courses to boost your skills
- 30 days of annual leave, plus extra paid days for your birthday and moving day
- Home office setup budget, a monthly home office allowance
- Freedom to work from abroad for up to 90 days worldwide!
- Mental health support with nilo.health and a discounted Urban Sports Club membership
- 20% company subsidy on your pension contributions
- BVG public transport ticket and welcome your furry friend in our dog-friendly Berlin office!
WHY YOU SHOULD WORK FOR US:
- The right attitude: modern methods and a diverse, creative workspace with an open and international culture
- Everyone for the product: Together we create a flexible, highly scalable product with state-of-the-art technologies. We can only succeed if everyone works as a team
- Healthy Growth: Growing our company means growing everyone in the team. We love to share knowledge and learn
- A great environment: Flexible and family-friendly environment, bright and easily accessible offices, modern software and hardware
- High flexibility degree: Prefer to work early or late at night? Do you have to pick up your children from kindergarten? Do you prefer working abroad? We believe in results and motivated employees
Do you want this job?
We’d love to hear from you! Apply directly via the form below.
Talon.One is an Equal Employment Opportunity employer that proudly pursues and hires a diverse workforce. We do not make employment decisions on the basis of race, color, religious belief, ethnic origin, nationality, sex, gender identity, sexual orientation, disability, age, military or veteran status, or any other basis protected by applicable local, state, or federal laws or prohibited by company policy. As an employer we strive for a healthy and safe workplace and strictly prohibit harassment of any kind.
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Senior MLOps Engineer Arbeitgeber: Talon.One

Kontaktperson:
Talon.One HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior MLOps Engineer
✨Netzwerken mit Fachkollegen
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen MLOps-Experten zu vernetzen. Nimm an relevanten Gruppen und Diskussionen teil, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen, die dir bei deiner Bewerbung helfen können.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Erstelle ein Portfolio oder GitHub-Projekte, die deine Fähigkeiten in MLOps und den Umgang mit Tools wie Kubernetes, Docker und Terraform zeigen. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und deine praktischen Kenntnisse zu belegen.
✨Aktuelle Trends verfolgen
Bleibe über die neuesten Entwicklungen im Bereich MLOps informiert. Lies Fachartikel, besuche Webinare oder nimm an Konferenzen teil, um dein Wissen auf dem neuesten Stand zu halten und interessante Gesprächsthemen für das Vorstellungsgespräch zu haben.
✨Vorbereitung auf technische Interviews
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Aufgaben vor, die während des Interviews gestellt werden könnten. Übe typische MLOps-Szenarien und sei bereit, deine Lösungsansätze klar und strukturiert zu präsentieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior MLOps Engineer
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, die für die Position wichtig sind, verstehst.
Anpassung des Lebenslaufs: Passe deinen Lebenslauf an die Anforderungen der Stelle an. Hebe relevante Erfahrungen in MLOps, Software Engineering und DevOps hervor. Verwende spezifische Begriffe aus der Stellenbeschreibung, um deine Eignung zu unterstreichen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, das deine Leidenschaft für MLOps und deine Erfahrungen mit den geforderten Technologien (wie Kubernetes, Docker, Terraform) betont. Erkläre, warum du Teil des Teams werden möchtest und wie du zur Weiterentwicklung beitragen kannst.
Prüfung und Korrektur: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Achte darauf, dass alle Informationen korrekt und vollständig sind. Eine fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen professionellen Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Talon.One vorbereitest
✨Verstehe die MLOps-Prinzipien
Stelle sicher, dass du die Grundlagen von MLOps und die spezifischen Herausforderungen, die mit der Bereitstellung und dem Betrieb von ML-Modellen verbunden sind, gut verstehst. Sei bereit, Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu teilen, die deine Kenntnisse in diesem Bereich demonstrieren.
✨Technische Fähigkeiten hervorheben
Bereite dich darauf vor, deine Programmierkenntnisse in Python sowie deine Erfahrungen mit ML-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch zu präsentieren. Zeige, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder Effizienz zu steigern.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit Data Scientists und Softwareentwicklern erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone, wie du zur Verbesserung der Zusammenarbeit und zur Operationalisierung von ML-Modellen beigetragen hast.
✨Fragen zur Unternehmenskultur stellen
Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur von Talon.One, indem du Fragen stellst, die auf die Werte und die Arbeitsweise des Teams eingehen. Dies zeigt, dass du nicht nur an der Position interessiert bist, sondern auch daran, wie du ins Team passt.