Du ermöglichst den störungsfreien Betrieb und die Skalierung unserer ML-Infrastruktur
Du baust die ML-Infrastruktur weiter aus, indem du Pain Points in der bestehenden Toollandschaft identifizierst und selbstständig passende Lösungsentwürfe erarbeitest
Du entwickelst und implementierst effiziente CI/CD-Pipelines für Machine Learning Projekte und sorgst für eine nahtlose Integration in bestehende Prozesse
Du arbeitest eng mit verschiedenen Domain-Teams zusammen, um die Bedürfnisse der Data Scientists und Analytics Stakeholder zu verstehen und umzusetzen
Du übernimmst die Verantwortung für die Sicherheit, Leistung und Zuverlässigkeit der ML-Infrastruktur
Du förderst Best Practices und Innovationen im Bereich ML Ops und teilst dein Wissen aktiv mit den relevanten Domain- und Delivery Teams

Einen tertiären Abschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten Fachbereich (FH, HF, Uni, ETH) oder umfangreiche, relevante Berufserfahrung
Mehrjährige Erfahrung im Bereich ML Ops, DevOps, oder einer vergleichbaren Position
Tiefgreifendes Verständnis von Machine Learning, Data Science und den damit verbundenen Technologien und Werkzeugen
Erfahrung mit Python sowie Tools wie Airflow, MLFlow, Seldon Core, Kubernetes u.A. von Vorteil
Kenntnisse in der Architektur von analytischen Lösungen, einschliesslich der Gestaltung von effizienten und skalierbaren ML-Anwendungen on-Prem und in der Cloud
Gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch

Sprachkenntnisse

Deutsch

Experte

Englisch

Experte

Kenntnisse & Fähigkeiten

Kubernetes

Grundkentnisse

Cloud Computing

Grundkentnisse

Cloud-Entwicklung

Grundkentnisse