19 beste Stellen als devops engineer (m/w/d) für satellitenüberwachungssysteme in münchen, by – aktuell auf Personalsuche

(Senior) AI Engineer / MLOps Engineer (w/m/d)
Right Search —München
- 80.000 € – 100.000 € pro Jahr
- Hybrides Arbeiten
- Azure
- Informatik
- Master
- Mitgliedschaft im Fitnessstudio
- Flexible Arbeitszeiten
Direkt bewerben
2 Tage
AI Platform Engineer (m/f/x)
Scalable GmbH —München
- Vollzeit
- Hybrides Arbeiten
- Informatik
- DevOps
- Master
Direkt bewerben
Working Student DevOps Engineer (all genders)
Avelios Medical —München
- Teilzeit
- Flexible Arbeitszeiten
Cloud Engineer werden – beruflicher Neustart in der IT, 100 % remote (m/w/d)
LearnWise GmbH für Aus- und Weiterbildung —München
- 50.000 € – 90.000 € pro Jahr
- Vollzeit
- Homeoffice
- Azure
- AWS
- Erfahrung in der IT
- Weiterbildungsprogramme
Direkt bewerben
4 Tage
Senior AI & Data Platform Engineer - Ontologies (f/m/x)
BMW —München
- Vollzeit
- Azure
- Informatik
- Java
- Flexible Arbeitszeiten
(Junior) Cloud Site Reliability Engineer (Network) (m/f/x)
Scalable GmbH —München
- Vollzeit
- Hybrides Arbeiten
- DevOps
- AWS
- Python
Direkt bewerben
(Senior) Cloud Site Reliability Engineer (Platform) (m/f/x)
Scalable GmbH —München
- Vollzeit
- Hybrides Arbeiten
- Systemdesign
- Java
- AWS
Direkt bewerben
AI DevOps Engineer (all genders)
AEB SE —München
- Vollzeit
- Azure
- Künstliche Intelligenz
- Flexible Arbeitszeiten
Direkt bewerben
DevOps & Developer* Infrastructure
Valentum Engineering GmbH —München
- Homeoffice
- Informatik
- DevOps
- Englisch
9 Tage
(Senior) Cloud Site Reliability Engineer (Scalability) (m/f/x)
Scalable GmbH —München
- Vollzeit
- Hybrides Arbeiten
- Systemdesign
- Java
- AWS
Direkt bewerben
Google Cloud AI Engineer (all genders)
Accenture —München
- Vollzeit
- Azure
- Englisch
- SQL
- Weiterbildungsprogramme
- Aufstiegsmöglichkeiten
Senior Site Reliability Engineer
Diligent Corporation —München
- Bereitschaftsdienst
- DevOps
- Finanzdienstleistungen
- Python
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Cloud Engineer (w|m|d) - Dein Stack: Beratung, Plattformdenken, Automatisierung
BridgingIT GmbH —München
- Vollzeit
- Azure
- AWS
- Weiterbildungsprogramme
- Flexible Arbeitszeiten
Direkt bewerben
Cloud / DevOps Engineer (all gender)
ALTEN —München
- Vollzeit
- Informatik
- Englisch
- Flexible Arbeitszeiten
Direkt bewerben
Working Student CodeCraft Software Development Infrastructure (f/m/x)
BMW —München
- Teilzeit
- Informatik
- DevOps
- Datenanalyse
- Flexible Arbeitszeiten
Senior Software Engineer (Dev Platform)
Proxima Fusion —München
- Vollzeit
Working Student Software Engineering Python (all genders)
Avelios Medical GmbH —München
- Teilzeit
- Informatik
- Java
- Master
- Flexible Arbeitszeiten
Senior Software Development Engineer - PYTHON PACKAGING
Advanced Micro Devices, Inc —München
- Hybrides Arbeiten
- Informatik
- Master
- AWS
Working Student Software Engineering Python (all genders)
Avelios Medical —München
- Teilzeit
- Informatik
- Java
- Master
- Flexible Arbeitszeiten

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Mentorship & Leadership: Provide technical leadership and mentorship to engineers across disciplines, fostering systems-level thinking and technical excellence.
Founding Engineer (w/m/d)
Skalar —München
Leadership: Hire and mentor junior engineers (if interested); gain leadership experience as we grow. Build 0 1 and beyond with the founders: ship major features…

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devops engineer (m/w/d) für satellitenüberwachungssysteme jobs near münchen, by

(Senior) AI Engineer / MLOps Engineer (w/m/d)

Right Search
München

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Details zur Stelle

Studentenjob
80.000 € – 100.000 € pro Jahr
vor 2 Tagen

Leistungen

Firmenevents
Mitgliedschaft im Fitnessstudio
Flexible Arbeitszeiten
Kostenfreies oder vergünstigtes Deutschland-Ticket

Qualifikationen

Azure
Informatik
Master
Machine Learning
Terraform
Computerlinguistik
Künstliche Intelligenz
Python
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

(Senior) AI Engineer / MLOps Engineer (w/m/d)

München, Goetheplatz – Hybrid, 2–3 Tage Büro, 80.000 € – 100.000 € + VSOP

Du willst nicht einfach Modelle trainieren, sondern eine MLOps-Infrastruktur bauen, die in der Produktion wirklich läuft?
Hier geht es nicht um Research-Papers und Sandbox-Experimente. Hier geht es darum, KI-Lösungen für die Baubranche zu liefern – mit echtem Impact auf Lieferketten, CO₂ und Milliardenkosten.

Unser Kunde
Unser Kunde ist ein wachsendes Supply-Chain-SaaS-Start-up mit rund 50 Mitarbeitenden, das die Baubranche digitalisiert. Das Umfeld ist schnell, leistungsorientiert und stark von Umsetzung geprägt. Keine endlosen Strategierunden ohne Ergebnis, sondern Menschen, die Verantwortung übernehmen und Dinge wirklich voranbringen. 14 von 20 Top-Bauunternehmen in Deutschland sind bereits an Bord – jetzt braucht es jemanden, der die KI-Infrastruktur auf das nächste Level bringt.

Warum diese Rolle spannend ist

Du baust die MLOps-Prozesse und AI-Infrastruktur auf Azure von Grund auf – reliable, scalable, secure
Du arbeitest direkt mit Engineering, Product und den Gründern zusammen
Du bekommst echten Gestaltungsspielraum statt Konzernpolitik – flache Hierarchien, high ownership
Greenfield-AI-Challenges: NLP, Computer Vision, OCR, generative KI – alles in einem Produkt, das echte Kunden hat
Du kannst technische Initiativen mit Kundenbedürfnissen alignen, nicht nur im Elfenbeinturm entwickeln
Hoher Einfluss auf Produkt, Skalierung und strategische AI-Richtung
Hands-on-Mentalität ist hier kein Buzzword auf der Karriereseite, sondern schlicht notwendig. Tragisch selten geworden.

Aufgaben

Lead MLOps-Prozesse: Bau und Betrieb der Infrastruktur, die AI-Systeme reliable, scalable und secure macht – auf Azure, in Produktion, nicht im Notebook
Bridge AI und Business Value: Technische Initiativen mit Kundenbedürfnissen alignen, Sales und Product unterstützen, messbaren Impact für Kunden treiben
Design und Implementierung: Advanced Features für das AI-driven Supply-Chain OS – enge Zusammenarbeit mit Engineering und Product
Integration: ML-Modelle und Data Pipelines smooth in Produktionssysteme bringen – nicht werfen, sondern integrieren
Qualität und Verbesserung: Accuracy, Efficiency, Uncertainty Estimation bestehender AI-Features verbessern – rigorous testing, keine "works on my machine"-Mentalität
Skalierung und Maintainability: AI-Lösungen skalierbar, wartbar und erweiterbar halten – und neue bauen
Engineering Standards: Hohe Standards in Practices, Tooling und Prozessen etablieren und durchsetzen

Qualifikation

Nachweisbarer Erfolgstrackrecord als MLOps / ML Engineer mit 5+ Jahren hands-on Erfahrung über den gesamten ML-Lifecycle – nicht nur Training, sondern Deploying, Operating, Scaling in Produktion
Du hast mindestens ein Unternehmen oder Projekt über einen Zeitraum von 2+ Jahren maßgeblich geprägt und dabei echte AI-Infrastruktur in Produktion gebracht
Bachelor oder Master in Engineering, Computer Science, Mathematics oder verwandtem Feld – keine Studienabgänger oder Werkstudentenprofile, diese Rolle erfordert echte Berufserfahrung
Strong Python & Azure Proficiency – du schreibst clean, reusable, well-tested Code, nicht nur Prototypen
Erfahrung mit NLP, Image Processing, generative AI & OCR – das ist kein Nice-to-have, sondern Daily Business
Deutsch mindestens B2 & English C1 – du kommunizierst mit Kunden und Kollegen auf beiden Sprachen
Leadership Ambition bei 100 % Hands-on – du willst führen, aber selbst noch coden, nicht nur PowerPoints präsentieren
Du bist operativ stark und gleichzeitig strategisch klar – du denkst in Kundenimpact, nicht nur in Accuracy-Scores
Terraform ist ein Plus – kein Muss, aber willkommen
Vorherige Erfahrung in einer deutschen Firma und Bereitschaft, hybrid in München zu arbeiten – 2–3 Tage pro Woche im Büro am Goetheplatz

Was hier nicht funktioniert

Theoretiker, die nur Modelle trainieren, aber nie in Produktion gebracht haben
Kandidaten, die auf perfekte Struktur warten, statt selbst Struktur zu schaffen
Menschen ohne Kundenfokus – hier muss technische Exzellenz mit Business Value zusammenlaufen
Reine Researchers mit geringem Produktions-Exposure
Kandidaten, die Relocation benötigen – du musst bereits im Großraum München ansässig sein
Kandidaten, die ein 9-to-5-Job suchen – das ist kein Konzern, hier geht der Extra Mile zur Normalität
Werkstudenten, Studienabgänger oder Profiles mit <5 Jahren relevanter Praxis – diese Rolle erfordert echte Erfahrung, keine Lernkurve für Grundlagen
Kandidaten, die mangelnde Struktur als Problem statt als Chance betrachten – Startups haben keine fertigen Prozesse, die baut man selbst
Kandidaten, die bereit sind zu delegieren, aber nicht selbst mit anzupacken – 100 % operativ heißt 100 % operativ

Benefits

Fixgehalt 80.000 € – 100.000 € je nach Erfahrung
VSOP (Employee Share Options) – echte Beteiligung am Erfolg
Wellpass (subventioniertes Gym-Membership)
Subventioniertes Deutschlandticket
Flexible Arbeitszeiten & Hybrid-Modell
Flache Hierarchien & hohe Verantwortung
Baustellenbesuche & coole Team-Events
26 Urlaubstage (verhandelbar auf 28)
Direkter Einfluss auf Produkt, Kunden und strategische AI-Richtung

Was diese Rolle besonders macht

Du baust nicht nur Modelle, sondern eine komplette MLOps-Infrastruktur für einen Markt, der darauf wartet
Hohe Sichtbarkeit und direkter Einfluss auf die Gründer – kein Elfenbeinturm
Bestehendes Potential ist bereits da – 14/20 Top-Bauunternehmen, EUR 8 Mio. Funding, Runway bis Mitte 2027
Unternehmerisches Umfeld mit kurzen Wegen und hoher Geschwindigkeit – trotz realer Kunden und echter Revenue
Viel Verantwortung, viel Gestaltung, wenig Ausreden. Für manche Menschen ein Albtraum, für die Richtigen genau das, was sie suchen.

Bereit für den nächsten Schritt?
Dann bewirb dich jetzt als (Senior) AI Engineer / MLOps Engineer (w/m/d).

Egal ob dein aktueller Titel MLOps Engineer, Machine Learning Engineer, AI Engineer, ML Platform Engineer, ML DevOps oder AI Infrastructure Engineer heißt:
Entscheidend ist hier nicht dein Titel. Entscheidend ist, ob du MLOps nicht nur verstehst, sondern wirklich in Produktion bringst – mit Kundenimpact, Ownership und dem Extra Mile.

Wichtig: Bitte nenne frühzeitig deine Gehaltserwartung und ob du in anderen Prozessen aktiv bist – wir bewegen uns schnell und wollen keine Zeit verschenken.

Noch Fragen?
08106 – 39 80 370

Direkt bewerben

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Google Cloud AI Engineer (all genders)

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Cloud Engineer (w|m|d) - Dein Stack: Beratung, Plattformdenken, Automatisierung

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