MLOps Engineer
Wir suchen einen erfahrenen MLOps Engineer für ein spannendes Projekt in London. In dieser Rolle werden Sie als Machine Learning Engineer mit Führungsverantwortung tätig und tragen maßgeblich dazu bei, Machine-Learning-Modelle von der Forschungsphase bis zur produktiven Anwendung zu bringen.
Die Position ist auf 6 Monate befristet und kann verlängert werden. Sie arbeiten in einem hybriden Arbeitsmodell und haben die Möglichkeit, in einem internationalen Umfeld Ihre Expertise einzubringen.
Ihre Kernaufgaben umfassen die Entwicklung und Optimierung von ML-Pipelines, die Implementierung von CI/CD-Prozessen sowie die Verwaltung von Infrastruktur mit modernen DevOps-Tools. Sie werden eng mit Data Scientists und Entwicklern zusammenarbeiten, um robuste und skalierbare Lösungen zu schaffen.
Wir erwarten von Ihnen mindestens 5 Jahre Erfahrung in MLOps und Machine Learning Engineering. Praktische Kenntnisse in Google Cloud Platform (insbesondere Vertex AI) sind essentiell. Darüber hinaus sollten Sie fundierte Python-Entwicklungsfähigkeiten mitbringen und Erfahrung mit Docker, Terraform und CI/CD-Systemen haben. Idealerweise verfügen Sie über Führungs- oder Mentoring-Erfahrung.
Diese Rolle bietet Ihnen die Chance, Ihre technischen Fähigkeiten zu erweitern, in einem innovativen Umfeld zu arbeiten und Ihr Wissen an andere Fachleute weiterzugeben. Wenn Sie eine Herausforderung suchen, bei der Sie ML-Projekte von Grund auf aufbauen und skalieren können, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.
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.
- GCP
- Google Cloud Platform ist die Cloud-Computing-Infrastruktur von Google für Hosting, Datenverarbeitung und verschiedene Cloud-Services.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Docker
- Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
- Terraform
- Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
- APIs
- Schnittstellen, die es verschiedenen Softwareanwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
- Leadership
- Fähigkeit, Menschen zu führen, zu motivieren und zu leiten, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
- Mentoring
- Begleitung und Unterstützung von Personen durch erfahrene Fachkräfte zur Entwicklung von Fähigkeiten und beruflichem Wachstum.
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Häufige Fragen zu Nexus
- Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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