Specialist – MLOps Engineer

Als MLOps Engineer ist der Stelleninhaber verantwortlich für die effiziente, sichere und skalierbare Einführung von Machine-Learning-Modellen in die Produktion und die Gewährleistung ihres langfristigen Betriebs. Der Stelleninhaber arbeitet eng mit Data Scientists, Data Engineers und Geschäftspartnern zusammen, um sicherzustellen, dass ML-Lösungen robust, reproduzierbar und konform betrieben werden können.

MLOps Prozesse & Workflows

• End-to-End-ML-Pipelines über Snowflake und SAP (Training, Testing, Deployment, Monitoring) aufbauen, automatisieren und betreiben.
• Reproduzierbarkeit von Modellen durch Versionierung von Daten, Code und Modellartefakten sicherstellen.
• CI/CD-Prozesse für Machine-Learning-Modelle entwickeln und pflegen.

Plattform & Infrastruktur

• Die ML-Plattform weiter betreiben und entwickeln, z.B. Snowflake ML, SAP BTP/Joule oder ähnliche Tools.
• Skalierbarkeit, Sicherheit und Governance während des gesamten ML-Lebenszyklus sicherstellen.

Überwachung & Betrieb

• Monitoring für Modellleistung, Drift, Datenqualität und Infrastrukturmetriken aufbauen.
• Alarmierungsmechanismen und automatisierte Retrainingsprozesse einrichten.
• Produktions-ML-Modelle beheben und kontinuierlich optimieren.

Governance & Compliance

• Standards für Moduldokumentation, Auditierbarkeit und Risikobewertung festlegen.
• Compliance mit Datenschutz- und regulatorischen Anforderungen für datengestützte Lösungen sicherstellen.
• Die Einführung von MLOps-Best-Practices in der gesamten Organisation unterstützen.

Bereichsübergreifende Zusammenarbeit

• Eng mit Data Scientists, Data Engineers und Business Analysts zusammenarbeiten, um Anforderungen zu verstehen, Prioritäten abzustimmen und stabile Abläufe zu gewährleisten, die die Geschäftsbedürfnisse unterstützen.

Qualifikationen

• Abschluss in Informatik, Data Engineering, Data Science oder einem verwandten Bereich.
• Fließende Englischkenntnisse.
• 5 bis 10 Jahre Erfahrung in analytischen Umgebungen mit Snowflake oder SAP.
• Mehr als 3 Jahre tiefgehende Erfahrung mit Snowflake-Machine-Learning-Modellen in einer Produktionsumgebung mit starkem Fokus auf die Gewährleistung ihres langfristigen Betriebs.
• Starke Programmierkenntnisse in Python & SQL und Vertrautheit mit gängigen ML-Frameworks.
• Erfahrung im Aufbau von CI/CD-Workflows mit Azure DevOps.
• Vertraut mit Datenintegrationswerkzeugen wie Azure Data Factory.
• Kenntnisse in Data Governance (Sicherheit, Zugriffskontrolle usw.).
• Hohe Kenntnisse über Data Warehousing-Konzepte & Frontend-Tools für Reporting wie Power BI.
• Hohe Kenntnisse über Geschäftsprozesse.
• Fähigkeiten zur bereichsübergreifenden Zusammenarbeit, mit der Fähigkeit, in unbekannten Bereichen zu arbeiten und schnell Probleme zu verstehen, die von Benutzern gemeldet werden.

Persönliche Eigenschaften

• Analytische und strukturierte Herangehensweise.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, effektiv in einem globalen, bereichsübergreifenden Umfeld zusammenzuarbeiten.
• Komfortable Arbeit in internationalen Teams, mit interkultureller Kompetenz und Akzeptanz unterschiedlicher Arbeitsstile.
• Problemlösungsmentalität, Herausforderungen als Chancen betrachten und Probleme mit einer positiven, lösungsorientierten Einstellung angehen.
• Starke Durchsetzungsfähigkeit und Bereitschaft, Verantwortung zu übernehmen.
• Wachstumsmentalität, Neugier, Offenheit für das Lernen neuer Bereiche und die Bereitschaft, sowohl technische als auch persönliche Fähigkeiten kontinuierlich zu verbessern.