AI/ML Operations Engineer

1Und1De — Germany · Posted ~3 hours ago

Skills

MLOps AI operations CI/CD/CT pipelines machine learning model deployment GenAI deployment model registry model versioning Docker Kubernetes model monitoring model performance optimization ML workflow scalability technical documentation GenAI CI/CD Model Registry

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Summary ✨ AI‑Generated

Join an engineering team responsible for reliable, scalable operation of modern ML and GenAI systems. You will build CI/CD/CT pipelines, manage model registries and deployment workflows, deploy AI services with containers and Kubernetes, monitor model performance, and establish repeatable, auditable MLOps practices.

Highlights

Build and operate scalable ML and GenAI systems with end-to-end delivery pipelines. The role provides hands-on experience with Kubernetes, Docker, model lifecycle management, monitoring, governance, and collaboration with data and AI engineering teams.

Description

Stellenbeschreibung: In dieser Rolle stellen Sie den stabilen, skalierbaren Betrieb moderner ML- und GenAI-Systeme sicher und bauen eine durchgängige Delivery-Kette von der Entwicklung bis zur produktiven Nutzung auf. Aufbau und Betrieb von CI/CD/CT-Pipelines für Machine-Learning-Modelle und GenAI-Anwendungen (inkl. Prompt-Workflows) Implementierung und Verwaltung von Model Registry, Versionierung und Deployment-Prozessen Deployment von AI-Services in produktiven Umgebungen mittels Docker und Kubernetes Monitoring und Optimierung von Modell-Performance (z. B. Drift, Latenz, Kosten, Verfügbarkeit) Sicherstellung von Skalierbarkeit, Stabilität und Wiederholbarkeit von ML-Workflows Erstellung auditfähiger Artefakte (z. B. Model Cards, Logs, Dokumentation) Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, AI/ML Engineers und Plattform-Teams Weiterentwicklung von Best Practices im Bereich MLOps und AI-Betrieb Profilbeschreibung: Erfolgreich abgeschlossenes Studium, z. B. in Informatik, Software Engineering oder einem vergleichbaren Studiengang Mehrjährige Erfahrung im DevOps- oder MLOps-Umfeld Fundierte Kenntnisse in Container-Technologien (Docker) und Orchestrierung (Kubernetes) Erfahrung mit CI/CD-Systemen und automatisierten Deployment-Prozessen Praxis im Umgang mit Monitoring-, Logging- und Tracking-Tools Gute Python-Kenntnisse zur Automatisierung von Prozessen Erfahrung im Bereich LLMOps bzw. Betrieb von GenAI-Anwendungen Kenntnisse relevanter Standards (z. B. ISO/IEC 42001) Erfahrung mit hybriden Infrastrukturumgebungen (Cloud & On-Premise) Wir bieten: • Attraktives Gehalt • Starke Gemeinschaft aus Teamplayern • Vertrauensarbeitszeit mit flexibler Einteilung und der Möglichkeit, bis zu 40% mobil zu arbeiten • Zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten on- und offline • Rabatte auf 1&1 Produkte und für diverse Freizeitangebote • Betriebseigenes Restaurant • Kostenlose Getränke und frisches Obst • Jobrad-Zuschuss