Senior MLOps Engineer - Autonomous Driving Platform (f/m/x)

Stellenbeschreibung:

Design, Bau und Management von Kubernetes-Clustern auf AWS EKS mit hohen Sicherheits- und Skalierungsstandards für autonomes Fahren-AI/ML-Arbeitslasten.
Provisionierung und Orchestrierung von großen SkalengPU-Clustern für verteilte AI/ML-Ausbildung und Experimentation.
Implementierung und Automatisierung von CI/CD-Pipelines für AI/ML-Workflows, optimiert für den Lebenszyklus autonomer Fahrmodelle.
Entwicklung und Wartung von Infrastrukturkomponenten wie Experimentenverfolgung, Modellregister und Artefakt-Speicher, angepasst an autonomes Fahren-Daten.
Überwachung und Optimierung der Plattformzuverlässigkeit, Leistung und Kosten.
Implementierung von Ressourcen-Scheduling, Quoten-Management und Kosten-Kontrollstrategien innerhalb des MLOps-Umgebungs.
Kollaboration mit Datenwissenschaftlern, AI/ML-Ingenieuren und Cloud-Architekten, um eine robuste Infrastruktur für den gesamten AI/ML-Lebenszyklus sicherzustellen.

Universitätsabschluss in Informatik, Datenwissenschaft, AI, Mathematik, Physik oder vergleichbare Qualifikationen.
Mindestens fünf Jahre Berufserfahrung in MLOps, DevOps oder Cloud-Engineering mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen-Plattformen.
Gründliche Expertise in Kubernetes, AWS EKS und verwandten Cloud-Diensten.
Umfassende Kenntnisse von verteilten Ausbildungsinfrastuktur und großen SkalengPU-Cluster-Orchestrierung.
Fortgeschrittene Fähigkeiten in Infrastructure as Code, insbesondere Terraform und Helm.
Starke Fähigkeiten in Python-Entwicklung, Skriptierung und Automatisierung, einschließlich Erfahrung in CI/CD-Pipelines sowie Überwachung und Beobachtungstools (z.B. ArgoCD, GitHub Actions, Prometheus, Grafana, OpenSearch/Kibana, CloudWatch).
Sehr gute mündliche und schriftliche Englischkenntnisse; Kenntnisse der deutschen Sprache sind ein Vorteil.

Herausfordernde Projekte, mit denen wir gemeinsam die Mobilität von morgen gestalten.
Breites Spektrum an persönlichen und beruflichen Entwicklungsmöglichkeiten.
Attraktive, faire und leistungsbezogene Vergütung.
Hoher Grad an Arbeitsplatzsicherheit.
Jährliche Sonderzahlungen wie Urlaubsgeld, Weihnachtsgeld und Gewinnbeteiligung.
Flexible Arbeitszeiten einschließlich 6 Wochen Urlaub und Überstundenvergütung.
Rabatte auf BMW- und MINI-Konditionen.
Viele weitere Vorteile auf bmw.jobs/benefits.

NOTE / HINWEIS: