Senior MLOps / DevOps Engineer AI (Computer Vision) (gn)

Die Schwarz IT betreut die gesamte digitale Infrastruktur und alle Softwarelösungen der Unternehmen der Schwarz Gruppe. Sie ist somit für Auswahl, Bereitstellung und Betrieb sowie Weiterentwicklung von IT-Infrastrukturen, IT-Plattformen und Business-Anwendungen zuständig. Um die Fachbereiche durch IT-Lösungen optimal bei deren Geschäftsprozessen zu unterstützen, nimmt die Schwarz IT die Anforderungen der Fachbereiche in Beratungsgesprächen auf und erarbeitet gemeinsam mit diesen professionelle und leistungsfähige IT-Lösungen.

Deine Aufgaben

• Entwicklung & Betrieb: Du konzipierst, implementierst und wartest Softwarelösungen sowie Cloud-Infrastrukturen für das Training, Management und Deployment von Computer-Vision-Datensätzen und -Modellen.
• Pipeline-Optimierung: Du entwirfst und optimierst Deployment-Pipelines, um eine nahtlose Integration und Skalierung von Machine-Learning-Modellen zu ermöglichen.
• Teamarbeit: Du arbeitest eng mit unseren AI Engineers zusammen, um die Entwicklung, das Training und das Deployment von KI-Modellen effizienter zu gestalten.
• ML-Pipelines: Du entwickelst und verwaltest ML-Pipelines und stellst durch sauberes Software Engineering sicher, dass sie in Produktionsumgebungen stabil laufen.
• Infrastruktur & Skalierung: Du trägst dazu bei, eine robuste, sichere und performante Infrastruktur für unsere KI-Lösungen im großen Maßstab aufzubauen.

Dein Profil

• Erfahrung & Fundament: Du verfügst über eine solide Basis im Software Engineering und Machine Learning. Du bringst mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in den Bereichen MLOps, DevOps oder Data Engineering mit.
• Python-Experte: Du beherrschst Python fließend und hast eine Leidenschaft für sauberen, wartbaren und gut getesteten Code. Im besten Fall hast du bereits Erfahrung mit der ML-Library PyTorch .
• Infrastruktur-Profi: Du bist sicher im Umgang mit Docker und Kubernetes und beherrschst Infrastructure as Code mit Terraform .
• Cloud-Native: Du hast praktische Erfahrung mit mindestens einem großen Cloud-Provider (AWS, GCP oder Azure ) sowie im Aufbau und Management von CI/CD-Pipelines .
• ML-Interesse: Du hast ein grundlegendes Verständnis von Deep Learning und KI-Workflows. Idealerweise hast du bereits mit MLOps-Tools wie MLflow, Kubeflow oder Cloud-Lösungen wie SageMaker/Vertex AI gearbeitet.
• Monitoring-Mindset: Du hast Erfahrung mit Monitoring- und Observability-Stacks (z. B. Prometheus, Loki, Grafana ) und verstehst DevOps-Prinzipien.
• Macher-Mentalität: Komplexe technische Herausforderungen löst du proaktiv, zuverlässig und eigenständig mit pragmatischen, skalierbaren Lösungen.