Permanent position, part-time or full-time, temporary up to a maximum of two years for the time being.

Bonn & mobile working

YOUR RESPONSIBILITIES

Conceptual consulting

• From the perspective of a Machine Learning Engineer DevOps/MLOps, you will provide advice and support in customer projects to your team when designing their ML infrastructure on the basis of the IT infrastructure
• Working as part of a highly skilled team, you will ensure that scalable IT infrastructures are created in the cloud or on-premise as part of ML projects

Data engineering

• In this context, you will build robust and scalable data pipelines using data from our customers' existing systems

Operationalization

• You will integrate ML models into the customer's ML infrastructure and ensure that they are operational
• You will be responsible for the reliability of the ML models and, together with your team, will develop appropriate monitoring (ML infrastructure/applications/technical monitoring) for our customers

YOUR PROFILE

• You can demonstrate professional experience, ideally in the role of a machine learning engineer or DevOps engineer in an ML context
• You can speak very good English and ideally German too
• You have a good overview of the latest technical developments and tools in the field of machine learning
• You should have a very strong command of:
• Python: Pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow
• Machine Learning: NLP, supervised and unsupervised learning, time series analysis
• Optional: Deep learning
• Sound understanding of one of the following technologies:
• Operationalization: mlFlow, Kubeflow
• Infrastructure: Terraform, Ansible
• Monitoring: Elasticsearch, Prometheus, Splunk
• Working knowledge of:
• Data engineering: Spark, Kafka, Airflow, MS SQL
• Cloud platforms (at least one cloud platform): Azure (preferred), AWS (SageMaker), GCP (AI platform)
• Container technologies: Docker, Kubernetes (OpenShift), Microservice architectures

WHY CHOOSE US?

• Home office, compensated time off and state-of-the-art workplaces are an integral part of what we offer
• Extensive freedom to act on one's own initiative and to develop and implement one's own ideas in order to play an active role in shaping the direct working environment and the company
• A distinctive corporate culture of innovation and a wide range of opportunities for personal development and training
• An open and friendly corporate culture with kind and helpful colleagues
• Short, personal and efficient communication channels at management and board level ensures that work is carried out quickly and efficiently

Become part of our team and apply with your CV at [email protected].

Інженер/інженериня з машинного навчання DevOps/MLOps у бек-офіс

Постійна посада, неповна чи повна зайнятість, на даний момент обмежена максимум двома роками

Бонн та відрядження в інші міста

ВАШІ ЗАВДАННЯ

Концептуальні поради

• Як інженер/інженерка з машинного навчання DevOps/MLOps, ви будете надавати своїй команді поради та підтримку в проектах клієнтів при проектуванні їх інфраструктури машинного навчання на основі ІТ-інфраструктури.
• Як частина висококваліфікованої команди, в рамках проектів машинного навчання ви забезпечуватиме створення масштабованих ІТ-інфраструктур в хмарі або локально

Інженерія даних

• У цьому контексті ви створюватиме надійні та масштабовані конвеєри даних із даними з існуючих систем наших клієнтів

Операціоналізація

• Ви інтегруватиме моделі машинного навчання в інфраструктуру машинного навчання клієнта і забезпечуватиме їх функціонування
• Ви нестиме відповідальність за надійність моделей машинного навчання і разом зі своєю командою розроблятимете відповідний моніторинг (інфраструктура/додатки/технічний моніторинг машинного навчання) для наших клієнтів

ВАШ ПРОФІЛЬ

• Ви маєте професійний досвід, в ідеалі, досвід інженера з машинного навчання або інженера DevOps у контексті машинного навчання
• Ви дуже добре розмовляєте англійською, в ідеалі також німецькою
• Ви добре обізнані у поточних технічних розробках та інструментах у сфері машинного навчання
• Ви дуже добре знаєте:
• Python: Pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow
• Машинне навчання NLP, контрольоване та неконтрольоване навчання, аналіз часових рядів,
• Необов'язково: Глибинне навчання
• Добре знання однієї з наступних технологій:
• Операціоналізація: mlFlow, Kubeflow
• Інфраструктура: Terraform, Ansible
• Моніторинг: Elasticsearch, Prometheus, Splunk
• Хороші знання наступного:
• Інженерія даних: Spark, Kafka, Airflow, MS SQL
• Хмарні платформи (принаймні одна): Azure (бажано), AWS (SageMaker), GCP (платформа AI)
• Контейнерні технології: Docker, Kubernetes (OpenShift), архітектури мікросервісів

ЧОМУ МИ?

• Відрядження, оплата відпочинку та сучасні робочі місця для нас є само собою зрозумілим
• Великий простір для самостійних дій, а також для розвитку та втілення власних ідей для приймання активної участі у прямому робочому середовищі та компанії.
• Яскраво виражена корпоративна культура інновацій та багатогранних можливостей особистого подальшого розвитку та навчання
• Відкрита та дружелюбна корпоративна культура з милими колегами та колегінями, які завжди готові прийди на допомогу
• Короткі, особисті та ефективні канали зв’язку на рівні керівництва та правління забезпечують швидку та ефективну роботу

Станьте частиною нашої команди та відправте заявку зі своїм резюме за електронною поштою [email protected]