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Senior DevSecOps Engineer (D/F/M), DHL Data & AI
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Senior Consultant MLOps Engineering (m/w/d)

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Details zur Stelle

Festanstellung | Vollzeit

Leistungen

Homeoffice-Möglichkeit
Firmenevents
Weiterbildungsprogramme

Qualifikationen

CI/CD
Azure
Rust
Go
Doktorat
Kubernetes
Ansible
Englisch
Google Cloud Platform
Master
Bash
AWS
Docker
Machine Learning
Terraform
Ruby
GitHub
Jenkins
GitLab
Python
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Bonn oder freie Arbeitsplatzwahl

Vollzeit

Festanstellung

Deine Aufgaben

Je nach Bedarf im Kundenprojekt übernimmst du mehrere Rollen:

Als technische/r Experte/in / Architekt:in für MLOps bist du der/die primäre Ansprechpartner:in für die technische Konzeption und Umsetzung der MLOps-Infrastrukturen und Automatisierungslösungen
Als Implementierer / Engineer baust du Plattformen und Pipelines auf, konfigurierst Tools und schreibst den notwendigen Code (IaC, CI/CD-Konfigurationen, Automatisierungsskripte)
Als Enabler / Unterstützer hilfst du Data Science Teams und anderen Stakeholdern bei unseren Kunden, die MLOps-Plattformen und -Prozesse effektiv zu nutzen und ihre Machine Learning Modelle erfolgreich in Produktion zu bringen
An der Schnittstelle zwischen Data Science, Softwareentwicklung (DevOps), IT-Betrieb und ggf. Security stimmst du technische Anforderungen ab, um Lösungen zu integrieren

Deine Aufgaben

Du behältst den Überblick über aktuelle Technologien und bewertest neue Entwicklungen im Bereich MLOps und DevOps
Du konzipierst, entwickelst und wartest MLOps-Plattformen – einschließlich dem Design der technischen Infrastruktur und Toolchains (z. B. basierend auf Kubeflow und Kubernetes) – zur Unterstützung und Automatisierung des gesamten Machine Learning Lifecycles
Du unterstützt beim skalierbaren Deployment von Machine Learning Modellen und automatisierst deren Workflows durch CI/CD-Pipelines (z. B. mit GitLab CI/CD oder GitHub Actions) – inklusive Troubleshooting und technischem Support
Du integrierst und betreibst zentrale MLOps-Tools wie MLflow für Experiment Tracking, Model Registry und Deployment – und bindest sie nahtlos in CI/CD-Prozesse ein
Du implementierst GitOps-Praktiken (z. B. mit Argo CD) für die automatisierte Auslieferung von Infrastruktur- und Applikationskomponenten
Du baust Monitoring- und Logging-Lösungen zur Überwachung der Plattform, der Pipeline-Ausführungen sowie des Verhaltens produktiver Machine Learning Modelle auf und entwickelst sie weiter
Du gestaltest DevSecOps-Prozesse aktiv mit – inklusive Container-Scanning, Secret Management und Zugriffskontrollen – und arbeitest dabei eng mit unseren Security-Teams zusammen, um Sicherheit nahtlos in automatisierte Prozesse zu integrieren

Dein Profil

Du hast dein Masterstudium oder deine Promotion in einem der MINT-Fächer erfolgreich abgeschlossen
Du verfügst über mindestens 4 Jahre relevante Berufserfahrung, idealerweise als (Senior) Consultant bei einer IT-Beratung
Du beherrschst Python sehr gut und nutzt es regelmäßig für Automatisierungen und zur Integration von Machine-Learning-Komponenten
Du arbeitest sicher mit Bash- bzw. Shell-Skripting, insbesondere im Kontext von CI/CD-Pipelines und Infrastrukturaufgaben
Du hast idealerweise erste Erfahrungen mit Ruby, Go oder Rust – das ist ein Plus, aber kein Muss
Du verfügst über ein tiefes Verständnis von Containerisierung mit Docker und kannst komplexe Container-Umgebungen selbstständig aufsetzen und betreiben
Du kennst dich sehr gut mit Kubernetes aus – inklusive Administration, Netzwerk-Architekturen und Security Policies
Du hast Erfahrung mit MLOps-Plattformen wie Kubeflow und MLflow. Wenn du dich auch mit SageMaker, Azure ML oder ähnlichen Lösungen auskennst, ist das von Vorteil
Du bist vertraut mit CI/CD-Tools wie GitLab CI/CD, GitHub Actions oder Jenkins und weißt, wie man damit automatisierte Deployments umsetzt
Du hast ein grundlegendes Verständnis von GitOps-Ansätzen und kennst Tools wie Argo CD oder FluxCD
Du arbeitest routiniert mit Infrastructure as Code, insbesondere mit Terraform und Ansible. Auch Helm-Charts für Kubernetes-Deployments gehören zu deinem Repertoire
Du bringst fundierte Erfahrung mit mindestens einer großen Cloud-Plattform mit – z. B. AWS, Azure oder Google Cloud (GCP) – und kennst deren Kubernetes-Angebote (EKS, AKS, GKE) sowie relevante ML- und DevOps-Services
Du richtest Monitoring- und Logging-Lösungen wie Prometheus, Grafana oder den ELK-Stack (oder Alternativen) selbstständig ein und nutzt sie aktiv zur Systemüberwachung und Fehleranalyse
Du kommunizierst überzeugend und effizient in deutscher und englischer Sprache
Du hast Spaß daran, in einem flexiblen Mix aus Homeoffice, an unserem Standort in Bonn und bei Kunden vor Ort zu arbeiten

Warum wir?

Mit deinem Team stehst du unseren Kunden zur Seite und hilfst ihnen dabei, ihre Daten zu verstehen und die Erkenntnisse daraus gewinnbringend zu nutzen
Kundenprojekte nach dem Fließbandprinzip sind nicht unser Ding: Du arbeitest durchschnittlich an mindestens zwei Kundenprojekten gleichzeitig, sodass du dich intensiv mit den Anforderungen beschäftigen kannst und siehst, wie deine Lösungen ihre Wirkung entfalten
Abwechslung im Arbeitsalltag bringt die Vielfalt unserer Kunden aller Branchen, vom großen Mittelstand bis zum DAX-Konzern
Mit deinen zukünftigen Kolleg:innen tauschst du dich fachlich auf Augenhöhe aus und erhältst Budget und Zeit für eure eigenen Innovationsprojekte
Du wächst bei uns fachlich und persönlich durch speziell auf dich abgestimmte Weiterbildungen, Zertifizierungen und Laufbahnprogramme
In deinen Spezialgebieten kannst du deinen Schwerpunkt setzen und ausbauen
Neben einem attraktiven Fixgehalt zzgl. Umsatz- und Ergebnisbeteiligung kannst du Überstunden ausgleichen und Reisezeiten als Arbeitszeit buchen
Durch freie Wahl des Arbeitsorts und flexible Arbeitszeit gestaltest du deinen Arbeitsalltag passend zu deinem Lebensstil
Dich erwarten außerdem ein top ausgestatteter Arbeitsplatz, JobRad, Body & Mind Workout, GamesNights, Grillen auf unserer Dachterrasse, Team-Aktionen mit unternehmungslustigen Kolleg:innen, Sommerfeste mit deinen Familienmitgliedern und viele weitere Benefits

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