Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe skalierbare MLOps-Workflows für ein spannendes KI-Projekt.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Enterprise AI in Wien.
- Vorteile: Tägliche Vergütung von €400–€450, flexible Remote-Arbeit und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Langfristige Zusammenarbeit bis Ende 2026 mit Möglichkeit zur Verlängerung.
- Warum dieser Job: Arbeite an einem hochwirksamen KI-Programm und forme die Zukunft der Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung als MLOps Engineer, Kenntnisse in Kubernetes und ML-Tools.
Wir suchen derzeit einen erfahrenen MLOps Engineer (Vertrag/Freiberufler), um ein langfristiges Enterprise-AI- und Machine-Learning-Projekt in Wien zu unterstützen, mit einem Remote-First-Arbeitsmodell. Diese Rolle konzentriert sich auf den Aufbau, die Skalierung und den Betrieb von End-to-End-MLOps- und Machine-Learning-Pipelines in einer regulierten Unternehmensumgebung, um Sicherheit, Compliance und Produktionsstabilität zu gewährleisten.
Rollenübersicht
Als MLOps Engineer sind Sie verantwortlich für das Design, die Implementierung und den Betrieb skalierbarer, konformer ML-Workflows über den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens, von Experimenten und Training bis hin zu Bereitstellung und Überwachung. Sie arbeiten eng mit Data Scientists, ML-Ingenieuren, Plattformteams und Geschäftspartnern an einer mission-kritischen AI-Initiative zusammen.
Standort: Wien, Österreich (Remote bevorzugt; gelegentliche persönliche Meetings nach Vereinbarung)
Startdatum: ASAP
Dauer: Bis Ende 2026 (Verlängerung möglich)
Hauptverantwortlichkeiten
- Aufbau und Betrieb von End-to-End-Datenwissenschafts- und Machine-Learning-Workflows
- Implementierung von ML-Orchestrierungslösungen wie Kubeflow Pipelines
- Integration von ML-Experimentverfolgungs- und Überwachungstools (MLflow, TensorBoard oder ähnlich)
- Automatisierung von ML-Training, -Bereitstellung und -Überwachungsprozessen
- Entwicklung und Wartung von Python-basierten Machine-Learning-Anwendungen
- Implementierung von CI/CD- und GitOps-Praktiken für ML-Pipelines
- Sicherstellung von Sicherheit und Schwachstellenmanagement für Code, Container und ML-Modelle
- Betrieb und kontinuierliche Verbesserung von Produktions-AI-Systemen
- Sicherstellung der Einhaltung regulatorischer Anforderungen (z.B. EU AI Act, interne Richtlinien, Kundenanforderungen)
- Koordination mit Plattform-, Ingenieur- und Projektteams, einschließlich Stakeholder- und Erwartungsmanagement
Erforderliche Fähigkeiten und Erfahrungen
- Mehrjährige Erfahrung als MLOps Engineer, ML Engineer oder Data Engineer
- Starke praktische Erfahrung mit Kubernetes und/oder OpenShift
- Nachweisliche Erfahrung mit ML-Orchestrierung, Experimentverfolgung und Überwachungstools
- Erfahrung in Unternehmens- oder regulierten Umgebungen ist sehr wünschenswert
- Fließendes Deutsch und Englisch (gesprochen und geschrieben)
Warum sich bewerben?
- Wettbewerbsfähiger Tagessatz
- Gelegenheit, an einem hochwirksamen Enterprise-AI-Programm zu arbeiten
- Moderner MLOps-Stack und produktionsreife ML-Systeme
MLOps Engineer (Contract) – Enterprise AI Project | Remote / Vienna | €400–€450 per day Arbeitgeber: Xcede
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an einem bedeutenden Enterprise-AI-Projekt in Wien mitzuarbeiten, das Ihnen nicht nur ein wettbewerbsfähiges Tageshonorar von 400–450 € bietet, sondern auch eine moderne Arbeitsumgebung mit einem remote-first Ansatz. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Innovation, während wir Ihnen gleichzeitig zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zum Austausch mit Experten in einem dynamischen Team bieten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so MLOps Engineer (Contract) – Enterprise AI Project | Remote / Vienna | €400–€450 per day erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen MLOps-Profis in Kontakt zu treten. Teile deine Erfahrungen und lerne von anderen – das kann dir helfen, die richtigen Kontakte zu knüpfen und vielleicht sogar Insider-Infos über offene Stellen zu bekommen.
✨Zeige deine Projekte!
Hast du an spannenden MLOps-Projekten gearbeitet? Zeige sie! Erstelle ein Portfolio oder eine GitHub-Seite, auf der du deine besten Arbeiten präsentierst. Das gibt potenziellen Arbeitgebern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen Stil.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Technische Interviews können knifflig sein. Übe häufige Fragen zu MLOps, Kubernetes und CI/CD. Wir empfehlen, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen zu machen, um dein Selbstvertrauen zu stärken und deine Antworten zu verfeinern.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du eine Stelle bei uns im Auge hast, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell gesehen wird und du die besten Chancen hast, Teil unseres Teams zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um MLOps Engineer (Contract) – Enterprise AI Project | Remote / Vienna | €400–€450 per day mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns von deinen Erfahrungen und warum du genau zu diesem MLOps Engineer Job passt.
Betone deine Skills:Stell sicher, dass du deine relevanten Fähigkeiten klar hervorhebst. Wenn du Erfahrung mit Kubernetes, ML-Tools oder CI/CD hast, lass uns das wissen! Wir suchen nach jemandem, der die technischen Anforderungen erfüllt.
Sei präzise und strukturiert:Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, was du zu bieten hast!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. Das macht es für uns einfacher, deine Bewerbung zu verwalten und sicherzustellen, dass sie nicht im Spam landet!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Xcede vorbereitet
✨Verstehe die MLOps-Landschaft
Mach dich mit den neuesten Trends und Technologien im Bereich MLOps vertraut. Informiere dich über Tools wie Kubeflow, MLflow und TensorBoard, da diese in der Rolle eine zentrale Rolle spielen werden. Zeige dein Wissen über die Implementierung von CI/CD und GitOps Praktiken.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, darüber zu sprechen, wie du ML-Pipelines aufgebaut und betrieben hast, und welche Maßnahmen du ergriffen hast, um Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du eng mit Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und anderen Stakeholdern zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren. Übe, technische Konzepte einfach und klar zu erklären, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten auf derselben Seite sind.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die spezifischen Erwartungen an die Rolle zu erfahren. Frage nach den Herausforderungen, die das Team derzeit hat, oder nach den Zielen des Projekts.
