ML Operations Engineer*

Du verantwortest die Erstellung, Weiterentwicklung und den Betrieb der KI-/ML-Modelle über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg. Du stellst die kontinuierliche Überwachung der Daten- und Modellqualität sicher (z. B. Erkennen von Abweichungen, Anomalien oder Performanceverschlechterungen) und richtest automatisierte Alerts sowie Diagnosetools ein. Du stellst einen reibungslosen LLM-Ops-Prozess sicher – inklusive Tracing, Kostenverfolgung, Routing und Monitoring. Du arbeitest an Themen wie CI/CD, Testsuites, automatisierter Dokumentation und Paketregistrierung. Du erstellst und pflegst zentrale Logging-, Monitoring- und Alarmierungsmechanismen auf Systemebene. Dabei behältst du stets Reproduzierbarkeit sowie eine möglichst hohe Automatisierung im Blick – mit dem Ziel, unsere Ressourcen effizient zu nutzen. Anforderungen: Du verfügst über einen Abschluss einer Fachhochschule oder Universität oder über eine vergleichbare Qualifikation – idealerweise mit Schwerpunkt Machine Learning, Data Science oder Data Engineering. Du bringst mindestens 3 Jahre Erfahrung als ML Ops Engineer mit und hast erfolgreich robuste und automatisierte Produkte aufgebaut. Du verfügst über fundierte praktische Kenntnisse in ML Ops und/oder DevOps-Prinzipien. Du hast umfassende Erfahrung mit Cloud-Technologien, idealerweise in der Microsoft Azure Cloud (Synapse Analytics, Data Lake Storage, Data Factory, Microsoft Fabric, Databricks). Du besitzt sehr gute Programmierkenntnisse in Python, Java oder Scala sowie SQL. Du bringst praktische Erfahrung im Umgang mit verteilten Systemen mit und kennst Tools wie dbt, Apache Spark, mlflow und GitHub. Du bist ein Teamplayer, übernimmst Verantwortung und kommunizierst proaktiv bei Herausforderungen oder Fehlern. Sehr gute Deutsch- oder Französischkenntnisse sowie gute Englischkenntnisse runden dein Profil ab.