MLOps / DevOps Experte (Remote)
🏛 Ausgeschrieben von protipFür ein innovatives Projekt im Bereich Künstliche Intelligenz suchen wir mehrere erfahrene MLOps- und DevOps-Spezialisten für eine langfristige Zusammenarbeit im Remote-Format.
Aufgaben: Sie sind verantwortlich für den Aufbau und Betrieb automatisierter Training- und Deployment-Pipelines für Machine-Learning-Lösungen. Dazu gehören die Konzeption und Umsetzung von CI/CD-Prozessen, die Containerisierung von ML-Anwendungen sowie die Auswahl geeigneter Laufzeitumgebungen. Sie implementieren umfassendes Monitoring, Logging und Alerting und etablieren Versionierungs-, Release- und Rollback-Mechanismen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Modellüberwachung, insbesondere der Erkennung und Bewertung von Model Drift, um einen stabilen und reproduzierbaren ML-Betrieb sicherzustellen.
Anforderungen: Sie bringen fundierte praktische Erfahrung im MLOps- und DevOps-Bereich mit und haben nachweislich an automatisierten ML-Trainings- und Deploymentprozessen gearbeitet. Sehr gute Kenntnisse in CI/CD, Containerisierung, Monitoring und Modellüberwachung sind erforderlich. Sie verstehen Versionierungs- und Rollback-Strategien und haben ein tiefes Verständnis für den stabilen Betrieb produktiver KI- und ML-Lösungen. Deutsch (C1) und Englisch (B1) sind notwendig.
Rahmenbedingungen: Die Position ist zu 100 % remote und läuft von Januar 2027 bis Dezember 2029. Eine Sicherheitsüberprüfung ist erforderlich (Mindestaufenthalt in Deutschland: 5 Jahre). Positionen werden auf verschiedenen Erfahrungsstufen besetzt.
Skills erklärt
- MLOps
- Praktiken und Tools zur Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in Produktion, ähnlich wie DevOps für klassische Software – umfasst Training, Deployment, Monitoring und Wartung von KI-Systemen.
- DevOps
- Kombination von Entwicklung und Betrieb, die Automatisierung, kontinuierliche Integration und schnellere Bereitstellung von Software ermöglicht.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Containerisierung
- Containerisierung ist eine Technik, um Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten, portablen Einheiten zu verpacken.
- Docker
- Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
- Kubernetes
- Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
- Monitoring
- Kontinuierliche Überwachung von Systemen, Anwendungen oder Prozessen zur Erfassung von Leistungsdaten und Erkennung von Problemen.
- Logging
- Technik zur automatischen Aufzeichnung von Ereignissen und Fehlern in Systemen, um Probleme zu analysieren und nachzuvollziehen.
- Alerting
- Benachrichtigungssystem, das automatisch Meldungen bei bestimmten Ereignissen oder Fehlern auslöst; wird in Überwachungs- und Monitoring-Systemen verwendet.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Versionskontrolle
- Softwaresystem zur Verwaltung von Änderungen an Dateien und Code über die Zeit; ermöglicht Nachverfolgung, Zusammenarbeit und Rückgängigmachen von Änderungen.
- Deployment-Pipelines
- Automatisierte Prozessabläufe zur Bereitstellung von Softwareanwendungen von der Entwicklung bis zur Produktionsumgebung.
- Automatisierung
- Einsatz von Technologien und Skripten, um wiederkehrende Aufgaben automatisch und ohne manuelle Eingriffe auszuführen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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