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Senior Consultant MLOps Engineering (m/w/d)

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About the role

MLOpsCI/CDMachine LearningKubernetesGCPAzureGitHub ActionsPythonGoRustRubyBashAWSDockerTerraformAnsible
Je nach Bedarf im Kundenprojekt übernimmst du mehrere Rollen: - Als technische/r Experte/in / Architekt:in für MLOps bist du der/die primäre Ansprechpartner:in für die technische Konzeption und Umsetzung der MLOps-Infrastrukturen und Automatisierungslösungen - Als Implementierer / Engineer baust du Plattformen und Pipelines auf, konfigurierst Tools und schreibst den notwendigen Code (IaC, CI/CD-Konfigurationen, Automatisierungsskripte) - Als Enabler / Unterstützer hilfst du Data Science Teams und anderen Stakeholdern bei unseren Kunden, die MLOps-Plattformen und -Prozesse effektiv zu nutzen und ihre Machine Learning Modelle erfolgreich in Produktion zu bringen - An der Schnittstelle zwischen Data Science, Softwareentwicklung (DevOps), IT-Betrieb und ggf. Security stimmst du technische Anforderungen ab, um Lösungen zu integrierenDeine Aufgaben - Du behältst den Überblick über aktuelle Technologien und bewertest neue Entwicklungen im Bereich MLOps und DevOps - Du konzipierst, entwickelst und wartest MLOps-Plattformen – einschließlich dem Design der technischen Infrastruktur und Toolchains (z. B. basierend auf Kubeflow und Kubernetes) – zur Unterstützung und Automatisierung des gesamten Machine Learning Lifecycles - Du unterstützt beim skalierbaren Deployment von Machine Learning Modellen und automatisierst deren Workflows durch CI/CD-Pipelines (z. B. mit GitLab CI/CD oder GitHub Actions) – inklusive Troubleshooting und technischem Support - Du integrierst und betreibst zentrale MLOps-Tools wie MLflow für Experiment Tracking, Model Registry und Deployment – und bindest sie nahtlos in CI/CD-Prozesse ein - Du implementierst GitOps-Praktiken (z. B. mit Argo CD) für die automatisierte Auslieferung von Infrastruktur- und Applikationskomponenten - Du baust Monitoring- und Logging-Lösungen zur Überwachung der Plattform, der Pipeline-Ausführungen sowie des Verhaltens produktiver Machine Learning Modelle auf und entwickelst sie weiter - Du gestaltest DevSecOps-Prozesse aktiv mit – inklusive Container-Scanning, Secret Management und Zugriffskontrollen – und arbeitest dabei eng mit unseren Security-Teams zusammen, um Sicherheit nahtlos in automatisierte Prozesse zu integrieren - Du hast dein Masterstudium oder deine Promotion in einem der MINT-Fächer erfolgreich abgeschlossen - Du verfügst über mindestens 4 Jahre relevante Berufserfahrung, idealerweise als (Senior) Consultant bei einer IT-Beratung - Du beherrschst Python sehr gut und nutzt es regelmäßig für Automatisierungen und zur Integration von Machine-Learning-Komponenten - Du arbeitest sicher mit Bash- bzw. Shell-Skripting, insbesondere im Kontext von CI/CD-Pipelines und Infrastrukturaufgaben - Du hast idealerweise erste Erfahrungen mit Ruby, Go oder Rust – das ist ein Plus, aber kein Muss - Du verfügst über ein tiefes Verständnis von Containerisierung mit Docker und kannst komplexe Container-Umgebungen selbstständig aufsetzen und betreiben - Du kennst dich sehr gut mit Kubernetes aus – inklusive Administration, Netzwerk-Architekturen und Security Policies - Du hast Erfahrung mit MLOps-Plattformen wie Kubeflow und MLflow. Wenn du dich auch mit SageMaker, Azure ML oder ähnlichen Lösungen auskennst, ist das von Vorteil - Du bist vertraut mit CI/CD-Tools wie GitLab CI/CD, GitHub Actions oder Jenkins und weißt, wie man damit automatisierte Deployments umsetzt - Du hast ein grundlegendes Verständnis von GitOps-Ansätzen und kennst Tools wie Argo CD oder FluxCD - Du arbeitest routiniert mit Infrastructure as Code, insbesondere mit Terraform und Ansible. Auch Helm-Charts für Kubernetes-Deployments gehören zu deinem Repertoire - Du bringst fundierte Erfahrung mit mindestens einer großen Cloud-Plattform mit – z. B. AWS, Azure oder Google Cloud (GCP) – und kennst deren Kubernetes-Angebote (EKS, AKS, GKE) sowie relevante ML- und DevOps-Services - Du richtest Monitoring- und Logging-Lösungen wie Prometheus, Grafana oder den ELK-Stack (oder Alternativen) selbstständig ein und nutzt sie aktiv zur Systemüberwachung und Fehleranalyse - Du kommunizierst überzeugend und effizient in deutscher und englischer Sprache - Du hast Spaß daran, in einem flexiblen Mix aus Homeoffice, an unserem Standort in Bonn und bei Kunden vor Ort zu arbeiten - Mit deinem Team stehst du unseren Kunden zur Seite und hilfst ihnen dabei, ihre Daten zu verstehen und die Erkenntnisse daraus gewinnbringend zu nutzen  - Kundenprojekte nach dem Fließbandprinzip sind nicht unser Ding: Du arbeitest durchschnittlich an mindestens zwei Kundenprojekten gleichzeitig, sodass du dich intensiv mit den Anforderungen beschäftigen kannst und siehst, wie deine Lösungen ihre Wirkung entfalten  - Abwechslung im Arbeitsalltag bringt die Vielfalt unserer Kunden aller Branchen, vom großen Mittelstand bis zum DAX-Konzern  - Mit deinen zukünftigen Kolleg:innen tauschst du dich fachlich auf Augenhöhe aus und erhältst Budget und Zeit für eure eigenen Innovationsprojekte  - Du wächst bei uns fachlich und persönlich durch speziell auf dich abgestimmte Weiterbildungen, Zertifizierungen und Laufbahnprogramme  - In deinen Spezialgebieten kannst du deinen Schwerpunkt setzen und ausbauen - Neben einem attraktiven Fixgehalt zzgl. Umsatz- und Ergebnisbeteiligung kannst du Überstunden ausgleichen und Reisezeiten als Arbeitszeit buchen  - Durch freie Wahl des Arbeitsorts und flexible Arbeitszeit gestaltest du deinen Arbeitsalltag passend zu deinem Lebensstil  - Dich erwarten außerdem ein top ausgestatteter Arbeitsplatz, JobRad, Body & Mind Workout, GamesNights, Grillen auf unserer Dachterrasse, Team-Aktionen mit unternehmungslustigen Kolleg:innen, Sommerfeste mit deinen Familienmitgliedern und viele weitere Benefits