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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe unsere MLOps Plattform, optimiere ML-Infrastruktur und arbeite eng mit Data Scientists zusammen.
- Arbeitgeber: Wir gestalten die digitale Zukunft und schützen Identitäten und Daten in einem innovativen Umfeld.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, 30 Tage Urlaub, moderne Ausstattung und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten warten auf dich!
- Warum dieser Job: Werde Teil eines motivierten Teams und arbeite an spannenden Projekten mit echtem Einfluss auf die Digitalisierung.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder IT-Ausbildung, Erfahrung mit Docker/Kubernetes und MLOps-Tools erforderlich.
- Andere Informationen: Attraktiver Standort in Berlin mit hervorragender Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Gestalten Sie mit uns die digitale Zukunft! Wir suchen Persönlichkeiten mit Teamgeist, die unsere Leidenschaft für den Schutz von Identitäten und Daten teilen, vorausschauend denken und gemeinsam mit uns an sicheren Digitalisierungslösungen arbeiten wollen. Wir sind überzeugt, dass Veränderungen neue Chancen für Entwicklung und Innovation mit sich bringen. Wir bieten Ihnen ein attraktives Arbeitsumfeld mit vielfältigen Karrieremöglichkeiten und eine sichere berufliche Zukunft.
Ihr Aufgabenbereich:
- Weiterentwicklung und Betrieb unserer MLOps Plattform, einschließlich Cloud-Ressourcen und lokaler Server
- Implementierung von Monitoring-Lösungen zur Überwachung von Performance und Status der bereitgestellten Modelle
- Optimierung der ML-Infrastruktur im Hinblick auf Skalierbarkeit und Kosteneffizienz
- Entwicklung und Pflege von CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Test, Integration und Bereitstellung von ML-Modellen
- Anwendung bewährter Sicherheitspraktiken, um sowohl die Modelle als auch die von ihnen verarbeiteten Daten zu schützen
- Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Software Engineers und anderen Stakeholdern, um Modellanforderungen und Systembeschränkungen zu verstehen
- Umfassende Dokumentation von Bereitstellungsprozessen, Konfigurationen und Systemarchitekturen
Ihr Profil:
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik bzw. einer vergleichbaren Studienrichtung alternativ eine IT-technische Berufsausbildung mit einschlägiger Berufserfahrung
- Expertise im Umgang mit Docker/Kubernetes; idealerweise Erfahrung mit Red Hat Openshift
- Erfahrung mit MLOps-Paradigmen und MLOps-Tools wie Airflow, Kubeflow, MLFlow etc.
- Praktische Erfahrung mit KI-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Libraries wie Transformers, DeepSpeed etc.
- Solide Kenntnisse in Python, SQL, Bash und anderen Skriptsprachen, die für die Arbeit mit KI und Sprachmodellen unerlässlich sind
- Selbstmotiviert, multitaskingfähig und ein ausgewiesener Teamplayer
- Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten
Ihre Vorteile:
- Gemeinsam mehr erreichen: toller Teamspirit in einem kompetenten und zukunftssicheren Arbeitsumfeld mit einzigartigen Projekten
- Attraktive Arbeitsbedingungen: ausgewogene Balance zwischen Beruf und Privatleben dank flexibler Arbeitsmodelle und -zeiten und 30 Tagen Urlaub im Jahr
- Moderne Arbeitsausstattung: top Equipment, agile Entwicklungsmethoden mit modernem Tech Stack und innovativen Kollaborationstools
- Persönliche Entwicklung: individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten sowie Fach- und Führungskräfteprogramme
- Optimale Verkehrsanbindung: attraktiver Standort mit sehr guter Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr
- Angebote zum Gesundbleiben: Sportkooperationen, Präventionskurse und Laufevents
- Weitere Extras: betriebliche Altersvorsorge, vermögenswirksame Leistungen, unterstützende Maßnahmen bei der Kinderbetreuung und der Pflege von Angehörigen
IT Platform Engineer - MLOps Platform Development (m/w/d) Arbeitgeber: Whatjobs
Kontaktperson:
Whatjobs HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: IT Platform Engineer - MLOps Platform Development (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der MLOps-Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologien! Informiere dich über aktuelle Trends und Tools im Bereich MLOps, wie z.B. Kubernetes oder Airflow. Dies zeigt dein Engagement und deine Bereitschaft, dich weiterzuentwickeln.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe typische Fragen zu Docker, Kubernetes und CI/CD-Pipelines. Zeige, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen einbringen kannst.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Teamfähigkeit! Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast, insbesondere in interdisziplinären Projekten. Das ist besonders wichtig, da enge Zusammenarbeit mit Data Scientists und Software Engineers gefordert ist.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: IT Platform Engineer - MLOps Platform Development (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Stellenanzeige genau lesen: Nimm dir Zeit, die Stellenanzeige gründlich zu lesen. Achte auf die geforderten Qualifikationen und Aufgaben, um sicherzustellen, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die spezifischen Anforderungen der Stelle widerspiegelt. Hebe relevante Erfahrungen mit MLOps, Docker/Kubernetes und KI-Frameworks hervor.
Motivationsschreiben verfassen: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für MLOps und deine Teamfähigkeit betonst. Erkläre, warum du gut zu der Unternehmenskultur passt und wie du zur digitalen Zukunft beitragen kannst.
Dokumentation der Fähigkeiten: Stelle sicher, dass du alle relevanten Fähigkeiten und Erfahrungen dokumentierst, insbesondere in Bezug auf CI/CD-Pipelines, Monitoring-Lösungen und Sicherheitspraktiken. Verwende konkrete Beispiele, um deine Kompetenzen zu untermauern.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Whatjobs vorbereitest
✨Verstehe die MLOps-Prinzipien
Stelle sicher, dass du die Grundlagen und Prinzipien von MLOps verstehst. Bereite dich darauf vor, spezifische Fragen zu beantworten, wie du CI/CD-Pipelines implementieren und optimieren würdest.
✨Kenntnisse über Tools und Technologien
Sei bereit, deine Erfahrungen mit Docker, Kubernetes und MLOps-Tools wie Airflow oder Kubeflow zu erläutern. Zeige, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Teamarbeit betonen
Da enge Zusammenarbeit mit Data Scientists und Software Engineers gefordert ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und wie du Konflikte im Team gelöst hast.
✨Sicherheitspraktiken hervorheben
Bereite dich darauf vor, über bewährte Sicherheitspraktiken zu sprechen, die du in der Vergangenheit angewendet hast. Erkläre, wie du Daten und Modelle geschützt hast und welche Maßnahmen du ergriffen hast, um Sicherheitsrisiken zu minimieren.
