Stellen-ID: 943353
Senior MLOps Engineer (m/w/d)
Berlin, Bonn, Darmstadt, Fulda, Göttingen, Karlsruhe, Leipzig, Magdeburg, Munich, Nuremberg
Manager, Senior
Regulär (Teilzeit möglich)
Deutsche Telekom Technik GmbH
Informationen zum Job
Über Deutsche Telekom Technik GmbH
Die Digitale Gesellschaft. Ohne uns nicht möglich. Unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter versorgen Sie mit dem besten Netz. Mit einer zuverlässigen und sicheren Infrastruktur. Der Grundlage für Innovationen von morgen. Bei uns gibt's die beste Aussicht in die digitale Zukunft. Für Sie gleich von Anfang an.
Über die Stelle
Du liebst Daten und willst echte Innovationen gestalten? Bei uns übernimmst du Verantwortung für das Deployment und den reibungslosen Betrieb von Machine Learning-Modellen - von großen Datenmengen bis zu komplexen Algorithmen. Werde Teil eines innovativen Teams, das mit modernster Technik echte Lösungen schafft und die digitale Welt von morgen prägt.
Aufgabenbeschreibung
Als Senior Lead MLOps Engineer (m/w/d) bist Du verantwortlich für das Deployment, die Überwachung und Automatisierung von Machine Learning-Modellen in Produktionsumgebungen. Du arbeitest dabei eng mit Data Scientists und Software Engineers zusammen, um die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von Machine Learning-Systemen sicherzustellen und Probleme zu beheben.
Zu deinen wesentlichen Aufgaben gehören weiterhin:
- Modellbetrieb und -überwachung: Implementierung und Überwachung von Machine Learning-Modellen in Produktionsumgebungen, einschließlich Aufbauen von Pipelines für automatisiertes Training der Modelle sowie Verwaltung von Modellversionen und Sicherstellung der Konsistenz und Genauigkeit der Modelle.
- Automatisierung: Entwicklung und Pflege von CI/CD-Pipelines für Machine Learning-Projekte, um die kontinuierliche Integration und Bereitstellung von Modellen zu ermöglichen. Dies umfasst die Automatisierung von Tests, Validierungen und Deployments.
- Standardisierung: Einführung von Standards für Deployment von Datenaufbereitungs- und Machine Learning Pipelines sowie Sicherstellung der Wiederverwendbarkeit von einzelnen Schritten in den Pipelines.
- Skalierbarkeit: Sicherstellung der Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von Machine Learning-Systemen durch die Implementierung von Load Balancing, Failover-Strategien und Performance-Optimierungen.
- Monitoring und Wartung: Implementierung von Monitoring-Tools zur Überwachung der Modellleistung und -stabilität sowie regelmäßige Wartung und Updates der Machine Learning-Infrastruktur.
- Fehlerbehebung: Identifizierung und Behebung von Problemen in Machine Learning-Modellen und -Infrastrukturen, einschließlich der Analyse von Logs, der Durchführung von Debugging und der Implementierung von Korrekturmaßnahmen.
Anforderungen
Du zeichnest dich durch detaillierte unternehmensspezifische Kenntnisse, außergewöhnliche Spezialkenntnisse sowie Fähigkeiten aus:
- Hervorragende technische Fähigkeiten in Python, Docker, Git/Gitlab und Cloud-Plattformen wie GCP (AWS oder Azure) und mit Machine Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch.
- Umfangreiche praktische Erfahrung: in der Implementierung und Verwaltung von Machine Learning-Modellen und Datenaufbereitungspipelines in Produktionsumgebungen, einschließlich der Arbeit mit großen Datenmengen und komplexen Algorithmen.
- Nachweisliche Erfahrung als technischer Lead: für ML-Produkte mit signifikanter Reichweite von der Konzeption über den Markteintritt bis zum laufenden Betrieb
- Exzellente analytische Fähigkeiten: zur Analyse und Optimierung von Machine Learning-Prozessen, einschließlich der Identifizierung von Engpässen und der Implementierung von Verbesserungen.
- Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten: technische Konzepte klar und verständlich zu vermitteln, sowie aktives Coachen innerhalb des Teams.
- Starke Problemlösungsfähigkeiten: zur Identifizierung und Behebung von technischen Herausforderungen und zur kontinuierlichen Verbesserung der Systemleistung.
Was wir bieten
- Flexibilität & Work-Life-Balance: Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zum mobilen Arbeiten, um Ihr Berufs- und Privatleben optimal zu vereinbaren.
- Individuelle Entwicklung: Umfangreiche Weiterbildungs- und Qualifizierungsprogramme, die Ihre persönliche und berufliche Entwicklung fördern, besonders in zukunftsweisenden Bereichen wie MLOps und KI.
- Modernes Arbeitsumfeld: Ein innovatives und technisch hochmodernes Arbeitsumfeld mit State-of-the-Art-Technologien und agilen Arbeitsweisen.
- Starke Teamkultur: Arbeiten Sie in einem motivierten Team, das auf Kollaboration, gegenseitige Unterstützung und Wissensaustausch setzt.
- Attraktives Vergütungspaket: Eine leistungsgerechte Vergütung sowie attraktive Sozialleistungen und eine betriebliche Altersvorsorge.
- Gesundheit & Wohlbefinden: Vielfältige Angebote zur Gesundheitsförderung und Vorsorge.
- Gestaltungsfreiheit: Die Chance, aktiv die Digitalisierungs- und KI-Strategie mitzugestalten und eigenverantwortlich an spannenden Projekten zu arbeiten.
- Standortvorteile: Gute Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr an unseren Standorten.
Diese Stelle ist auch in Teilzeit möglich.
Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung vorrangig berücksichtigt.
Ihr Kontakt: Petra Hofmann
Telefon: +49 1709214862
E-Mail: petra.hofmann02@telekom.de
https://www.linkedin.com/company/telekom
Job Benefits
Work-Life-Balance
- Flexible Arbeitszeiten
- Hybrides Arbeitsmodell
Berufliche Entwicklung
- Umfassende Entwicklungsmöglichkeiten durch Schulungen, Workshops und Konferenzen
- Aktives Coaching innerhalb des Teams
Büro-Vorteile
- Moderne und innovative Arbeitsumgebung
- Neueste Technologien und ergonomische Arbeitsplätze
- Zentral gelegene Büros mit hervorragender Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel
Finanzen
Attraktives und wettbewerbsfähiges Vergütungspaket
Lifestyle & Wellness
- Sportangebote
- Firmenveranstaltungen
- Initiativen zur Unterstützung des Wohlbefindens und der Work-Life-Integration
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