Senior MLOps / AI Platform Engineer
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*CONTRACT
*Germany
BonnFür unseren Kunden suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen Senior MLOps
Start: kurzfristig / nach Absprache
Laufzeit: 6+ Monate
Einsatzort: Remote
Auslastung: Vollzeit / 4–5 Tage pro Woche
Aufgaben und AnforderungenMehrjährige Erfahrung im Aufbau und Betrieb produktiver Machine-Learning- und AI-Plattformen
Konzeption und Implementierung skalierbarer MLOps-Architekturen auf Basis von Kubernetes und Azure
Erfahrung mit dem vollständigen ML Lifecycle inklusive Training, Tracking, Model Registry, Deployment und Monitoring
Sehr gute Kenntnisse in MLflow sowie im produktiven Betrieb und der Versionierung von ML-Modellen
Sehr gute Python-Kenntnisse für ML Engineering, Automatisierung und Backend-Entwicklung
Entwicklung und Betrieb performanter Inference Services und REST APIs, idealerweise mit FastAPI
Erfahrung mit Kubernetes, Docker, Helm und GitOps, beispielsweise mit Argo CD
Infrastructure-as-Code und automatisierte Bereitstellung von Cloud-Infrastruktur mit Terraform
Aufbau und Weiterentwicklung von CI/CD-Prozessen für ML- und Software-Workloads
Erfahrung mit Monitoring, Logging und Observability, beispielsweise mit Grafana und OpenTelemetry
Erfahrung mit Azure-basierten AI- und ML-Infrastrukturen sowie Cloud Security und Zugriffskonzepten
Kenntnisse im Aufbau datenintensiver Anwendungen mit PostgreSQL, TimescaleDB, Kafka oder vergleichbaren Technologien
Erfahrung mit Generative AI, RAG und Agentic AI von Vorteil
Erfahrung mit Frameworks wie LangChain oder LlamaIndex sowie mit Vektordatenbanken und Retrieval-Systemen
Erfahrung im Deployment und Serving von LLMs, idealerweise auf GPU-basierter Kubernetes-Infrastruktur
Kenntnisse in NVIDIA CUDA, GPU Operator, vLLM oder Ray Serve von Vorteil
Erfahrung mit hochverfügbaren und geschäftskritischen produktiven Systemen
Fähigkeit, technische Architekturentscheidungen eigenständig zu treffen und Lösungen von der Konzeption bis zum produktiven Betrieb zu begleiten
Erfahrung in der technischen Abstimmung zwischen Data Science, Software Engineering, DevOps und Fachbereichen
Erfahrung als Tech Lead oder in vergleichbarer technischer Verantwortung von Vorteil
Gesucht wird ein erfahrener Engineer mit ausgeprägtem Hands-on-Fokus, der sowohl im Machine Learning Engineering als auch im Software- und Plattform-Engineering sicher agiert und AI-Lösungen nicht nur prototypisch entwickelt, sondern zuverlässig in produktive Umgebungen überführt.
Tech Stack:
Python, PyTorch, FastAPI, MLflow, Kubernetes, Docker, Helm, Argo CD, Terraform, Azure, Kafka, PostgreSQL, TimescaleDB, Grafana, OpenTelemetry, LangChain, LlamaIndex, NVIDIA CUDA, vLLM, Ray Serve
Bei Interesse freuen wir uns über eine Rückmeldung mit folgenden Informationen:
frühestmöglicher Starttermin
mögliche Auslastung pro Woche
Stundensatz
aktuelles Profil / CV
kurze Einschätzung zur Erfahrung mit den genannten Technologien