Wir erleben gerade eine faszinierende Wachstums- und Internationalisierungsphase. Was jetzt noch fehlt, bist Du- ein(e) eloquenter(r) Data / Machine Learning Engneer Ops mit Knowhow, Leidenschaft und Kreativität! Wir suchen einen Meister des Machine Learnings, der es versteht, komplexe Projekte agil und erfolgreich durchzuführen. Werde Teil der SPRYLAB Familie!
BREIT GEFÄCHERT – DEINE AUFGABEN
- Entwerfen, Erstellen und Pflege der ML CI/CD-Pipeline und Workflows, die die Datenerfassung, Datenanalyse, Experimente, Modellschulung, Modellbereitstellung und Überwachung in der Produktion automatisieren
- Aufbau, Test und Pflege der Infrastruktur und Tools zur Erleichterung der konsistenten und automatisierten Entwicklung und Freigabe von KI-Softwarelösungen
- Automatisierung von Modellschulungs- und Freigabe-Workflows und Aufbau von Diensten rund um ML-Inferenz und Modellbereitstellung für die Laufzeitverarbeitung
- Datenmodellierung zur Unterstützung des Trainings von Machine-Learning-Modellen
- Enge Zusammenarbeit mit Dateningenieuren und Produktentwicklern, um das Modelltraining zu skalieren
- Erstellen von Pipelines zur kontinuierlichen Verbesserung der in der Produktion eingesetzten Modelle, was dabei hilft, neue Datenquellen und Modellfunktionen zu erkunden
- Implementierung von Maßnahmen zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Leistung der ML-Infrastruktur
- Aktive Suche nach Möglichkeiten zur Verbesserung der ML-Pipeline-Entwicklung und des Betriebsprozesses
- Arbeiten in einem agilen, internationalen Umfeld
BESTENS AUFGESTELLT – DEIN PROFIL
- B.Sc., M.Sc. oder Ph.D. in Informatik oder einem verwandten Gebiet
- Mehr als 3 Jahre Erfahrung als Machine Learning Engineer, Data Engineer oder in einer ähnlichen Funktion mit starkem ML-Hintergrund
- Erfahrung in der Erstellung, Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen in der Produktion
- Erfahrung mit ML-Frameworks, Python-Tools für Data Science und MLOps-Tools wie TensorFlow, Apache Airflow, MLFlow und Kubeflow.
- Solide Kenntnisse in der Programmierung mit Python
- Erfahrung mit cloudbasierten Datenpipelines, die für Anwendungen des maschinellen Lernens optimiert sind, AWS und/oder GCP ist ein Plus
- Beherrschung von Docker, Kubernetes und Infrastructure as Code (z. B. Terraform)
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Teamworkfähigkeiten
- Vertraut mit Workflow-Management-Plattformen wie Airflow
- Vertraut mit Best Practices in der Data Engineering- und MLOps-Community
- Du hast Spaß an der Arbeit in einem agilen Team, bringst Dich gern ein, denkst „out of the box“ und hast Lust, Dich mit neuen Themen auseinanderzusetzen
- Gute Deutsch- und / oder Englischkenntnisse runden Dein Profil ab
TECHNOLOGY STACK
AWS / GCP, Terraform, Kubernetes, Docker, Redshift, mongoDB, S3, Apache Beam, Apache Flink, Python, SQL, REST APIs (GraphQL)
WARM EMPFANGEN – UNSER PROFIL
- Ein aufgewecktes und motiviertes Team mit flachen Hierarchien
- Home Office ist für uns eine Selbstverständlichkeit, auch vor Corona
- Flexible Arbeitszeiten und unkomplizierte Familienvereinbarkeit
- E-Bike Leasing mit Zuschuss
- Individuelle Weiterbildungsmaßnahmen
- Darüber hinaus erwarten Dich in unserem Büro überdurchschnittlich guter Kaffee, leckeres Obst, kühle Softdrinks, ein Kickertisch, ein Spieleautomat, eine Popcornmaschine sowie regelmäßige Team Events
- Last but not least – und wir hoffen, das siehst Du auch so: Interesse an einer langfristigen Zusammenarbeit
Möchtest Du uns kennenlernen?
Dann freuen wir uns über Deine Bewerbung!
