ml-operations-engineer bei GFT Technologies
GFT Technologies sucht erfahrene ML Operations Engineers für eine deutschlandweite Remote-Position. Die Rolle umfasst den Aufbau und Betrieb von Model-Serving-Plattformen sowie End-to-End Ownership für ML-Systeme von der Konzeption bis zur kontinuierlichen Optimierung.
Deine Rolle als Machine Learning Operations Engineer bei GFT
Diese Position bietet eine einzigartige Chance, im Herzen der digitalen Transformation zu arbeiten, wo du KI-Lösungen für führende Unternehmen weltweit entwickelst. Als ML Operations Engineer verantwortest du nicht nur den technischen Betrieb, sondern auch die strategische Weiterentwicklung von AI-Pipelines und Model-Serving-Architekturen.
- End-to-End Ownership für ML-Systeme — Du begleitest Projekte von der ersten Anforderungsanalyse über die technische Konzeption bis zum produktiven Betrieb und Monitoring, was eine breite Verantwortung für den gesamten Lebenszyklus von ML-Infrastrukturen bedeutet.
- Model-Serving-Plattform Aufbau — Der Einsatz von Triton Inference Server und ähnlichen Technologien ermöglicht skalierbare Inference-Lösungen, die sowohl Batch- als auch Streaming-Workloads effizient handhaben können.
- Enge Kundenintegration — Durch direkte Zusammenarbeit mit Kunden übersetzt du fachliche Anforderungen in technisch umsetzbare AI-Lösungen, was tiefes Verständnis für business-relevante Use Cases erfordert.
Diese Rolle verbindet technisches Expertenwissen mit strategischer Ausrichtung, was sie zu einer idealen Position für ML-Enthusiasten mit Operative-Fokus macht.
Technische Anforderungen und Skills für diese ML-Operations-Rolle
GFT Technologies legt Wert auf fundierte praktische Erfahrungen mit modernen ML-Technologien und Infrastrukturen. Die Position erfordert nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch nachweisbare Anwendungskompetenz in realen Produktionsumgebungen.
- Python-Expertise im ML-Kontext — Sehr gute Kenntnisse in Python sind unerlässlich, sowohl für Backend-Entwicklung als auch für ML-spezifische Anwendungen, da dies die primäre Programmiersprache in der ML-Branche ist.
- Container- und Deployment-Fähigkeiten — Erfahrung mit Docker und vergleichbaren Technologien ist kritisch, da moderne ML-Systeme fast ausschließlich in containerisierten Umgebungen deployed werden.
- ML-Frameowrk-Vielfalt — Kenntnisse in wichtigen Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow ermöglichen die Integration unterschiedlichster Modelltypen in skalierbare Inference-APIs.
- Performance-Optimierung — Verständnis von Latenz, Durchsatz und GPU-Auslastung ist essenziell für die Effizienzsteigerung produktiver AI-Pipelines.
Die Kombination aus Backend-Kenntnissen und ML-spezifischer Erfahrung macht diese Rolle besonders anspruchsvoll und gleichzeitig aufschlussreich.
Arbeitsumfeld und Benefits bei GFT Technologies
GFT Technologies positioniert sich als modernes KI-zentriertes Unternehmen mit starkem Fokus auf Work-Life-Balance und persönlicher Entwicklung. Die Unternehmenskultur lebt von offenen Kommunikationsstrukturen und internationaler Vernetzung.
- 100% Homeoffice-Modell — Mobiles Arbeiten gehört zum Alltag, was maximale Flexibilität bei der Wahl des Arbeitsortes ermöglicht und Work-Life-Balance priorisiert.
- Flexible Arbeitszeiten — Du kannst deinen Arbeitstag nach individuellen Bedürfnissen gestalten, was besonders für die Vereinbarkeit von Familie und Beruf von Vorteil ist.
- Internationale Expertennetzwerke — Mit über 12.000 Talenten weltweit und Experten aus mehr als 20 Ländern profitierst du von globalem Austausch und cross-cultural Learning.
- Entwicklungsorientierte Kultur — Weiterbildung, Zertifizierungen und Konferenzen werden aktiv unterstützt, um individuelle карьерезавуль und fachliche Weiterentwicklung zu ermöglichen.
Die Kombination aus technischer Herausforderung und persönlichem Wachstumspotenzial macht GFT zu einem attraktiven Arbeitgeber für ML-Profis.
Warum eine ML Operations Position bei GFT Technologies sinnvoll ist
Die Bedeutung von ML Operations Engineers wächst exponentiell, da immer mehr Unternehmen von der reinen Modellentwicklung zur produktiven Inference-Implementierung übergehen.
- Moderne Karriereperspektiven — ML Operations ist ein spezialisierter Bereich mit hohen Nachfrageprognosen, was langfristige Job-Sicherheit und Entwicklungsmöglichkeiten bietet.
- Technologische Spitzentätigkeit — Durch die Zusammenarbeit mit international führenden Konzernen arbeitest du an den Grenzen des möglichen und setzt neueste Methoden ein.
- Variabler Arbeitsort — Deutschlandweite Remote-Möglichkeiten bedeuten, dass du nicht an einen spezifischen Standort gebunden bist und flexible Lebensplanung ermöglichen.
- Branchenrelevanz — Arbeit mit Banken, Versicherungen und Industrieunternehmen bietet tiefes Verständnis für kritische Business-Anwendungen und komplexe Compliance-Anforderungen.
Diese Rolle bildet die perfekte Schnittstelle zwischen technischer Expertise und strategischer Wertschöpfung für Unternehmen.
Deine Benefits im Überblick
Häufige Fragen zu dieser Stelle
Ist eine vollständige ML-Erfahrungsvoraussetzung für diese Position nötig?
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Die Position erfordert praktische Erfahrung im Deployment oder Betrieb von ML-Modellen, jedoch nicht zwingend jahrelange ML Research-Erfahrung. Wichtig ist das Verständnis von ML-Konzepten und die Fähigkeit, Modelle in produktive Systeme zu integrieren. Fresh Grads mit relevanten Praktika könnten ebenfalls in Betracht gezogen werden, obwohl Berufserfahrung bevorzugt wird.
Welche Cloud-Kenntnisse werden erwartet?
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Cloud-Kenntnisse sind als Nice-to-Have aufgeführt, da die Position auch On-Premise-Lösungen umfasst. Dennoch ist Cloud-Experience in modernen ML-Operations-Rollen zunehmend wichtig, da Model-Serving-Plattformen häufig in AWS, Azure oder GCP gehostet werden, was zusätzliche Flexibilität bietet.
Wie sieht die internationale Komponente aus?
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GFT Technologies arbeitet mit Kunden weltweit und hat ein globales Team von über 12.000 Talenten. Du hast die Möglichkeit, mit Experten aus über 20 Ländern zusammenzuarbeiten, an internationalen Konferenzen teilzunehmen und von dem globalen Austausch zu profitieren, was die Rolle besonders internationales Profil erhält.
Gibt es spezifische Anforderungen an die Sprachkenntnisse?
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Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind wünschenswert. Da es sich um eine deutschlandweite Position handelt, ist Deutsch wichtig für die Kommunikation mit lokalen Kunden und Kollegen. Englisch ist in der ML-Branche internationaler Standard für Dokumentation, Forschung und globale Zusammenarbeit.