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Aufbau skalierbarer Machine Learning-Infrastruktur mit Kubeflow, MLFlow, DataRobot und Airflow in Cloud-Umgebungen.",[9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28],"Python","Bash","Linux","Docker","Kubernetes","MLOps","PyTorch","TensorFlow","Keras","scikit-learn","CI\u002FCD","Jenkins","GitLab CI","AWS","Azure","GCP","Kubeflow","MLFlow","DataRobot","Airflow","€60.000 - €80.000 per annum",null,"Nürnberg",50,"permanent","2026-06-23T11:54:38+00:00",{"id":36,"slug":37,"label":38},3,"ai_ml","AI & Machine Learning","ML Engineer (m\u002Fw\u002Fd)\n\nOrt: Nürnberg, \n Bayern\n\nKategorie: IT\n\nVertragsart: Festanstellung \u002F Perm\n\nArbeitszeit: Vollzeit\n\nArbeitsmodell: Hybrid\n\nGehalt: €60000 - €80000 per annum\n\nIhre Aufgaben:\nAufbau und Wartung skalierbarer MLOps-Pipelines unter Einsatz von Kubeflow, MLFlow, DataRobot und Airflow\nContainerisierung von Machine Learning-Modellen sowie deren Deployment, Versionierung und kontinuierliches Monitoring\nEntwicklung automatisierter Testverfahren zur Sicherstellung der Qualität und Zuverlässigkeit von ML-Modellen\nOrchestrierung von CI\u002FCD-Pipelines in enger Zusammenarbeit mit DevOps-Teams mittels GitLab CI oder vergleichbaren Tools\nDokumentation von Prozessen und Best Practices sowie enge Kooperation mit Data Scientists, ML Engineers und Solution Architects\nPlatform Engineering für Machine Learning-Anwendungen in Cloud-Umgebungen\n\nIhr Profil:\nAbgeschlossenes Studium der Informatik, Elektrotechnik oder vergleichbarer Fachrichtung mit\nFundierte Programmierkenntnisse in Python und Bash sowie solide Linux-Kenntnisse\nPraktische Erfahrung mit Docker, Kubernetes und Container-Orchestrierung\nExpertise mit MLOps-Frameworks und Machine Learning-Bibliotheken (PyTorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn)\nErfahrung mit CI\u002FCD-Tools wie Jenkins sowie Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP)\nFließende Englischkenntnisse und ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten\nWenn Sie in spannenden Projekten an der Technologie von Morgen entwickeln möchten, freuen wir uns Sie in einem unverbindlichen Gespräch kennenzulernen und gemeinsam die nächsten Schritte zu besprechen.\nJetzt bewerben\nJetzt bewerben\nx\nVor- & Nachname\nBitte Ihren vollen Namen eingeben\nEmail-Adresse\nBitte Ihre E-Mail-Adresse für Kontaktaufnahme eingeben\nNachricht\nBitte senden Sie uns ein paar weitere Zeilen zu Ihren Vorstellungen zum Job\nUpload Lebenslauf\u002FCV\nLaden Sie hier Ihren Lebenslauf und weitere Dokumente wie Zeugnisse hoch. (Max. 15MB)\nDatenschutz\nHiermit bestätige ich die Datenschutzerklärung* Hinweis: Unter Punkt 9 unserer Datenschutzbestimmungen finden Sie explizite Informationen zur Verarbeitung personenbezogener Daten im Rahmen eines Bewerbungsprozesses.\nBei den mit * markierten Feldern handelt es sich um Pflichtfelder\nlet form = document.getElementById( 'submit-job-form' ) ||\ndocument.getElementById( 'submit-resume-form' ) ||\ndocument.querySelector( '.job-manager-application-form' );\nfunction jm_job_submit_click(e) {\ne.preventDefault();\ngrecaptcha.ready(function() {\ngrecaptcha.execute( decodeURIComponent( '6LeC8W8pAAAAAFh54n0UCqC_oyMglRAn2_LRrdcH' ), { action: 'submit' } ).then( function( token ) {\ndocument.getElementById( 'g-recaptcha-response' ).value = token;\nform.submit();\n});\n});\n}\nPDF herunterladen\nJob-Link per E-Mail senden\nJob-Link per E-Mail senden\nx\nMit diesem Formular können Sie sich den Link zu dieser Stelle per E-Mail zusenden lassen.\nSo können Sie später leicht darauf zurückgreifen oder sie an Freunde weiterempfehlen.\nHiermit bestätige ich die Datenschutzerklärung*\nAbsenden\n\nIhre Benefits:\nAttraktives Vergütungspaket bis 80.000\nFlexible Arbeitsmodelle mit Remote-Anteil und moderne Arbeitsumgebung\nKreative Freiräume in einem dynamischen, kollaborativen Arbeitsumfeld\nMöglichkeit zur aktiven Mitgestaltung zukunftsweisender Technologielösungen mit realem Impact\nKontinuierliche Weiterbildungsmöglichkeiten in einem schnell wachsenden Technologiebereich\n\nE-Mail: j.willis@peak-one.de\n\nTelefon: +49 69 1532015-145","Wir suchen einen erfahrenen ML Engineer (m\u002Fw\u002Fd) für eine Festanstellung in Vollzeit an unserem Standort in Nürnberg. Das Arbeitsmodell ist hybrid gestaltet.\n\nIhre Aufgaben:\nSie bauen und warten skalierbare MLOps-Pipelines unter Einsatz moderner Frameworks wie Kubeflow, MLFlow, DataRobot und Airflow auf. Sie containerisieren Machine Learning-Modelle, führen deren Deployment durch und implementieren kontinuierliches Monitoring. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung automatisierter Testverfahren zur Qualitätssicherung von ML-Modellen. Sie orchestrieren CI\u002FCD-Pipelines in enger Zusammenarbeit mit DevOps-Teams und dokumentieren Prozesse sowie Best Practices. Zudem unterstützen Sie das Platform Engineering für Machine Learning-Anwendungen in Cloud-Umgebungen.\n\nIhr Profil:\nSie verfügen über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Elektrotechnik oder einer vergleichbaren Fachrichtung. Fundierte Programmierkenntnisse in Python und Bash sowie solide Linux-Kenntnisse sind erforderlich. Praktische Erfahrung mit Docker, Kubernetes und Container-Orchestrierung wird vorausgesetzt. Sie bringen Expertise mit MLOps-Frameworks und Machine Learning-Bibliotheken wie PyTorch, TensorFlow, Keras und scikit-learn mit. Erfahrung mit CI\u002FCD-Tools wie Jenkins sowie Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) ist von Vorteil. Fließende Englischkenntnisse und ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten runden Ihr Profil ab.\n\nWir bieten eine interessante Tätigkeit in einem innovativen Umfeld mit modernen Technologien. 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