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(Senior) MLOps Engineer (m/w/d)
OMMAX GmbH —München
- Informatik
- Englisch
- Master

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Sie verfügen über ein abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Informatik, Natur- oder Ingenieurwissenschaften oder in einer vergleichbaren Fachrichtung.
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Details zur Stelle

Festanstellung

Leistungen

Betriebliche Altersvorsorge
Firmenevents

Qualifikationen

TensorFlow
Informatik
Software Engineering
PyTorch
Cloud
Künstliche Intelligenz (KI)
Englisch
Master
AWS
Docker
Machine Learning
Softwareentwicklung
Data Science

Vollständige Stellenbeschreibung

Wen wir suchen:

Du verantwortest den Production Lifecycle von Machine-Learning- und AI-Systemen und ermöglichst Teams den Übergang von Experimenten zu einem zuverlässigen, überwachten und reproduzierbaren Betrieb.
Du arbeitest mit AI Engineers, Data Scientists, Platform-Teams und Kunden-Stakeholdern zusammen, um Deployment Pathways zu entwickeln, die reale technische und Governance-Anforderungen berücksichtigen.
Du entwickelst automatisierte Pipelines für Training, Evaluation, Release, Serving, Monitoring, Rollback und kontinuierliche Verbesserung von Modellen und LLM-basierten Systemen.
Du implementierst Observability für Modellqualität, Data Drift, Systemperformance, Nutzung, Kosten und geschäftsrelevante Ergebnisse.
Du schaffst sichere und reproduzierbare Umgebungen mit cloud-nativer Infrastruktur, Containern, Orchestration und Infrastructure as Code.
Du löst Produktionsprobleme und verbesserst die operative Resilienz durch strukturiertes Incident Learning, Automatisierung und Platform Engineering.
Du entwickelst wiederverwendbare MLOps-Patterns, Standards und Accelerators weiter, die die AI Delivery über OMMAX-Projekte hinweg verbessern.

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.
Dein Einsatz zahlt sich aus! Du profitierst von attraktiven Gehaltspaketen, Beteiligungen am Vertriebserfolg und exklusiven Investmentmöglichkeiten. Zusätzlich fördern wir unsere Top-Talente durch das 'Digital Leaders of Tomorrow' Programm und bieten dir somit weitere spannende Vorteile.
Dein Learning – unser Anliegen: Du wirst ab Tag eins durch vielfältige Entwicklungsangebote auf deiner Journey unterstützt, übernimmst schnell Verantwortung und hast die Möglichkeit mit uns deine individuelle Karriere zu gestalten – mit uns wirst du zum Digital Leader!
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.
Dein Blick in die Zukunft: Du arbeitest am Puls der Zeit und sammelst wertvolle Einblicke und praktische Erfahrungen mit Fokus auf digitale Geschäftsmodelle und datengetriebene Wertschöpfung in acht zukunftsweisenden Branchen.
Deine Benefits on top: Freue dich auf regelmäßige Teamevents und gemeinsame Sportsessions, profitiere von einer attraktiven betrieblichen Altersvorsorge, einer exklusiven Fitness- und Wellness-Mitgliedschaft, sowie Mobilitäts- und Essenszuschüsse und vielseitigen weiteren Company Benefits.

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