MLOps Engineer - Implementation (f/m/x)

Stellenbeschreibung:

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End-to-end-ML-Pipelines mit Workflow-Orchestrierungstools erstellen und warten: von Dateneingabe bis hin zu verteiltem Training, Bewertung, Modellkompilierung und bereitstellungsbereiten Artefakten.
Petabyte-Scale-Datensilos erstellen, die Domain-Datasets konsumieren, um Rohdaten in Training-fertige Formate zu transformieren.
Tooling für effiziente parallele Leser, Signal-Extraktion, Synchronisierung von Multi-Sensor-Streams und Integration mit Dataset-Management-Plattformen für visuelle QA und Curation entwickeln.
Experimenten-Tracking, Hyperparameter-Tuning und Modell-Registry verwalten, um Reproduzierbarkeit, Linie und Genehmigungsgrenzen von Experiment zu Produktion zu gewährleisten.
Modellkompilierung- und Optimierungspipelines für in-Vehicle-Qualcomm-Snapdragon-Ride-Chips und/oder NVIDIA-Automotive-SoCs entwickeln und warten.
Observabilitäts-Stacks betreiben, um Dashboards, Daten-Drift-Alerts, Pipeline-SLOs und Log-Aggregation bereitzustellen.

Universitätsabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fach.
3-5 Jahre Erfahrung in ML-Infrastruktur oder MLOps.
Starke Python-Fähigkeiten; Erfahrung mit hermetischen Build-Systemen (z.B. Bazel) ist ein Plus.
Produktions-Kubernetes-Erfahrung, einschließlich der Bereitstellung und Fehlersuche von Workloads, der Erstellung von Helm-Charts und der Verwaltung von Accelerator-Node-Pools.
Arbeitswissen über ML-Pipeline-Orchestrierung, Experimenten-Tracking und Hyperparameter-Optimierung.
Händische Erfahrung mit Infrastructure-as-Code für AWS (z.B. Terraform) und Automotive-Messdaten, wie MDF4 oder MCAP.
Bequemlichkeit mit relationalen Datenbanken (z.B. PostgreSQL) für Metadaten-Store und Erfahrung mit Dataset-Management-Tools, funktions-sicherheitsbewusstsein (ISO 26262) oder AUTOSAR Adaptive.

Herausfordernde Projekte, mit denen wir gemeinsam die Mobilität der Zukunft gestalten.
Breite Palette an persönlichen und beruflichen Entwicklungsmöglichkeiten.
Attraktive, faire und leistungsbasierte Vergütung.
Hoher Grad an Arbeitsplatzsicherheit.
Jährliche Sonderzahlungen wie Urlaubsgeld, Weihnachtsgeld und Gewinnbeteiligung.
Flexible Arbeitszeiten einschließlich sechs Wochen Urlaub und Überstundenvergütung.
Rabatte auf BMW- und MINI-Konditionen.
Viele weitere Vorteile auf bmw.jobs/benefits.

NOTE / HINWEIS: