Unser Kunde ist ein führender Telekommunikationsanbieter in Deutschland mit über 3.100 Mitarbeitenden und fast 16 Millionen Kundenverträgen. In der Rolle des AI/ML Ops Engineers sind Sie verantwortlich für den stabilen und skalierbaren Betrieb moderner Machine Learning- und Generative AI-Systeme. Sie bauen eine durchgängige Delivery-Kette von der Entwicklung bis zur produktiven Nutzung auf. Zu Ihren Aufgaben gehören der Aufbau und Betrieb von CI/CD/CT-Pipelines für Machine-Learning-Modelle und GenAI-Anwendungen, einschließlich der Implementierung von Prompt-Workflows. Zudem sind Sie für die Verwaltung von Model Registries, Versionierung und Deployment-Prozessen zuständig. Sie setzen AI-Services in produktiven Umgebungen mittels Docker und Kubernetes ein und optimieren die Modell-Performance in Bezug auf Drift, Latenz, Kosten und Verfügbarkeit. Die Erstellung auditfähiger Artefakte sowie die enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, AI/ML Engineers und Plattform-Teams gehören ebenfalls zu Ihrem Aufgabengebiet. Sie haben die Möglichkeit, Best Practices im Bereich MLOps und AI-Betrieb weiterzuentwickeln und aktiv zur Erfolgsgeschichte des Unternehmens beizutragen.

Für diese Position wird ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering oder einem vergleichbaren Studiengang vorausgesetzt. Sie sollten mehrjährige Erfahrung im DevOps- oder MLOps-Umfeld mitbringen und fundierte Kenntnisse in Container-Technologien wie Docker sowie in der Orchestrierung mit Kubernetes haben. Erfahrung mit CI/CD-Systemen und automatisierten Deployment-Prozessen ist ebenfalls erforderlich. Zudem sollten Sie praxisnahe Kenntnisse im Umgang mit Monitoring-, Logging- und Tracking-Tools vorweisen können. Gute Python-Kenntnisse zur Automatisierung von Prozessen sind von Vorteil, ebenso wie Erfahrung im Bereich LLMOps und im Betrieb von GenAI-Anwendungen. Kenntnisse relevanter Standards, wie z. B. ISO/IEC 42001, sowie Erfahrung mit hybriden Infrastrukturumgebungen (Cloud & On-Premise) runden Ihr Profil ab.