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Vollständige Stellenbeschreibung

Wen wir suchen:

Du entwickelst und betreibst produktionsreife Machine-Learning-Systeme, Tools und Infrastrukturen.
Du konzipierst und implementierst skalierbare Pipelines für Deployment, Monitoring und Lifecycle-Management von Modellen.
Du arbeitest eng mit Data Scientists, AI Engineers und Software Engineers zusammen, um Modelle in den produktiven Einsatz zu bringen.
Du stellst die Stabilität, Skalierbarkeit und Performance von ML-Systemen sicher.
Du entwickelst wiederverwendbare Lösungen und Standards, die die Umsetzung von Machine-Learning-Systemen beschleunigen.
Du unterstützt als technischer Ansprechpartner bei der Übersetzung von ML-Konzepten in konkrete Lösungen.

Was Du mitbringst:

Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder einem vergleichbaren Bereich.
Du hast 3–6 Jahre Erfahrung im Bereich MLOps, DevOps oder Machine-Learning-Engineering.
Du hast praktische Erfahrung in der Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen mit Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-learn.
Du verfügst über sehr gute Programmierkenntnisse in Python und ein solides Verständnis von Softwareentwicklungsprozessen.
Du hast Erfahrung mit Cloud-Plattformen und Infrastruktur (z. B. AWS, Azure oder GCP).
Du bist vertraut mit Containerisierung und Orchestrierung, z. B. Docker und Kubernetes.
Du sprichst fließend Englisch; zusätzliche standortabhängige Sprachkenntnisse sind von Vorteil.

Was Dich erwartet:

Dein Impact ist entscheidend: Du gestaltest in einem hochmotivierten & smarten Team in unmittelbarer Zusammenarbeit mit den Gründern & Partnern aktiv die digitale Zukunft und sorgst durch die erfolgreiche Verknüpfung von Strategie und Implementierung für echten Mehrwert.
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Dein Arbeitsumfeld: Du tauchst ein in ein diverses und familienfreundliches Umfeld, mit ausgeprägtem Teamspirit und profitierst von einem flexiblen und hybriden Arbeitsmodell in einem unserer Büros in München, London, Amsterdam, Mailand und Berlin.
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