Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG

MLOps Engineer (m/w/d) für den Bereich Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence)

Stellenbeschreibung:

  • Verantwortung für die Weiterentwicklung und den stabilen Betrieb von unternehmensweiten KI-basierten Anwendungen und Services bei Rohde & Schwarz – darunter beispielsweise Self-hosted Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) in On-Premise- sowie Off-Premise-Umgebungen
  • Erstellung und Weiterentwicklung technischer Architekturen für KI-Anwendungen und -Infrastrukturen mit besonderem Fokus auf Skalierbarkeit, Sicherheit und Integration in die bestehende IT-Landschaft
  • Automatisierung des ML-Lebenszyklus (MLOps): Entwicklung von Strategien zur Automatisierung der Datenvorbereitung, des Modelltrainings, der Modellvalidierung, der Bereitstellung und der Überwachung der Modelqualität im Betrieb
  • Zusammenarbeit mit Data Scientists, DevOps Engineers und Data Engineers zur Integration von ML-Modellen in bestehende Anwendungen und Systeme, sowie die Validierung der Modelle
  • Überwachung und Analyse der Systemlandschaft mithilfe moderner Monitoring-Tools wie Prometheus und Grafana, insbesondere im Kubernetes-Umfeld mit Fokus auf Performanceoptimierung und frühzeitige Problemidentifikation
  • Innovationsfreude und Neugier beim Aufbau neuer Ansätze für den Betrieb von AI-Agent-Systemen – basierend auf Best Practices aus MLOps und LLMOps – sowie beim Erkunden neuer Anforderungen entlang des Lebenszyklus von AI Agents
  • Aufbau und Pflege von CI/CD-Pipelines für ML-Projekte, um eine effiziente Bereitstellung von Modellen zu gewährleisten
  • Optimierung von Data Pipelines auf Basis von Dagster in Kubernetes zur effizienten und automatisierten Verarbeitung großer Datenmengen in den Modellen
  • Anwendung moderner GitOps-Workflows zur automatisierten Verwaltung der K8s-Infrastruktur

#J-18808-Ljbffr
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt
  • Veröffentlichungsdatum:

    06 Nov 2025
  • Standort:

    Oed

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