Senior Consultant MLOps Engineering (m/w/d)

In dieser Rolle arbeiten Sie an der technischen Konzeption, dem Aufbau und der Automatisierung von MLOps-Infrastrukturen. Sie designen Plattformen und Pipelines und integrieren Tools, um Machine-Learning-Modelle sicher in Produktion zu bringen. Sie arbeiten an der Schnittstelle zwischen Data Science, DevOps, IT-Betrieb und Security, um Lösungen nahtlos zu integrieren. Als Bindeglied unterstützen Sie Teams bei der effektiven Nutzung der MLOps-Plattformen. Die Position bietet die Möglichkeit, an innovativen, cloud-nativen Lifecycle-Lösungen mitzuwirken und sich fachlich weiterzuentwickeln.

• flexible Arbeitszeiten
• Homeoffice-Optionen
• JobRad
• Weiterbildung und Zertifizierungen
• Team-Events und Sommerfeste
• flexible Arbeitsorte und Reisezeiten als Arbeitszeit

• Konzeption, Entwicklung und Wartung von MLOps-Plattformen und Toolchains
• Aufbau und Automatisierung von ML-Workflows über CI/CD-Pipelines
• Integration zentraler MLOps-Tools wie MLflow in CI/CD-Prozesse
• Implementierung von GitOps-Praktiken (z. B. Argo CD) für automatisierte Delivery
• Aufbau von Monitoring- und Logging-Lösungen für Plattform, Pipelines und Modelle
• Sicherheitsnahe Integration durch DevSecOps, Container-Scanning, Secrets-Management und Zugriffskontrollen
• Technische Abstimmung zwischen Data Science, Softwareentwicklung, IT-Betrieb und Security
• Unterstützung von Teams beim effektiven Einsatz der Plattform und Troubleshooting

• Master oder Promotion in einem MINT-Fach
• mindestens 4 Jahre relevante Berufserfahrung
• sehr gute Python-Kenntnisse
• sicherer Umgang mit Bash/Shell-Skripting
• Erfahrung mit Docker und Kubernetes
• Konzeptionelle Kenntnisse von Kubeflow und MLflow
• Erfahrung mit CI/CD-Tools (GitLab CI/CD, GitHub Actions, Jenkins)
• Grundkenntnisse von GitOps (Argo CD oder FluxCD)
• Infrastructure as Code (Terraform, Ansible) sowie Helm-Charts
• Cloud-Erfahrung (AWS, Azure oder GCP) und entsprechende Kubernetes-Angebote
• Monitoring/Logging mit Prometheus, Grafana oder ELK-Stack
• fließende Deutsch- und Englischkenntnisse
• freier Arbeitsort und Bereitschaft zu Kundenprojekten vor Ort

• kommunikativ
• lösungsorientiert
• teamplayer
• Python
• Bash/Shell
• Docker