Machine Learning Platform Engineer bei Talent4Health
Als Machine Learning Platform/Ops Engineer bei Talent4Health gestalten Sie skalierbare und robuste ML-Infrastrukturen im Homeoffice. Diese Rolle bietet die Möglichkeit, innovative ML-Lösungen in Zusammenarbeit mit Data Scientists und Ingenieuren zu operationalisieren.
Was erwartet dich in dieser Rolle?
Diese Position bietet die einzigartige Chance, an der Schnittstelle von Softwareentwicklung, Data Science und DevOps zu arbeiten. Sie ist ideal für erfahrene Ingenieure, die sich für skalierbare und reproduzierbare ML-Lösungen begeistern.
- Entwicklung und Betrieb von Machine Learning-Plattformen im Homeoffice
- Operationalisierung von ML-Modellen in enger Zusammenarbeit mit Data Scientists
- Arbeit mit modernen Technologien wie MLflow und Amazon SageMaker
Diese Rolle bietet eine spannende Möglichkeit, in einem internationalen Team zu arbeiten und innovative ML-Lösungen voranzutreiben.
Welche Aufgaben erwarten dich?
Als Machine Learning Platform/Ops Engineer sind Sie verantwortlich für die Gestaltung und den Betrieb der ML-Infrastruktur. Ihre Aufgaben umfassen:
- Design und Implementierung von containerisierten Pipelines für Modelltraining und -bereitstellung
- Automatisierung von Monitoring- und Alerting-Systemen zur Sicherstellung hoher Verfügbarkeit
- Entwicklung interner Bibliotheken und Plattform-Tools zur Verbesserung der Reproduzierbarkeit
- Implementierung von CI/CD-Pipelines mit Docker, Terraform und Jenkins
- Mentoring von weniger erfahrenen Ingenieuren und Förderung der Zusammenarbeit im Team
Diese Aufgaben bieten die Möglichkeit, in einem innovativen Umfeld zu arbeiten und sich kontinuierlich weiterzuentwickeln.
Was solltest du mitbringen?
Für diese Position sind fundierte Kenntnisse in MLOps und Softwareentwicklung erforderlich. Die folgenden Fähigkeiten sind essenziell:
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Operationalisierung und Bereitstellung von ML-Modellen
- Kenntnisse in Infrastructure-as-Code und CI/CD-Systemen
- Starke Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit ML-Bibliotheken
- Vertrautheit mit Monitoring und Logging für ML-Pipelines
- Erfahrung mit Cloud-Anbietern wie AWS, GCP oder Azure
Zusätzliche Kenntnisse in Feature Stores oder Modellversionierung sind von Vorteil.
Was bietet dir das Unternehmen?
Talent4Health bietet ein attraktives Paket an Leistungen, das Ihre persönliche und berufliche Entwicklung fördert:
- 100% Homeoffice für flexible Arbeitszeiten
- Bildungsbudget zur Unterstützung Ihrer kontinuierlichen Weiterbildung
- Arbeit in internationalen Teams mit vielfältigen Perspektiven
- Möglichkeit zur persönlichen Weiterentwicklung durch eigene Ideen und Initiativen
- Spannende Teamevents wie Hackathons zur Förderung der Kollaboration
- Rabatte bei Autohero, der Plattform für hochwertige Gebrauchtwagen
Diese Benefits machen Talent4Health zu einem attraktiven Arbeitgeber für IT-Experten.
Deine Benefits im Überblick
Häufige Fragen zu dieser Stelle
Ist diese Stelle komplett im Homeoffice möglich?
▼
Ja, diese Position ist zu 100% im Homeoffice möglich, sodass Sie von überall in Europa arbeiten können.
Welche Qualifikationen werden benötigt?
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Sie benötigen mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Operationalisierung von ML-Modellen, Kenntnisse in Python und Erfahrung mit Cloud-Anbietern wie AWS, GCP oder Azure.