So sieht dein Alltag aus

• Zum Herzstück: In enger Zusammenarbeit mit den Data Scientists entwickelst du datengetriebene Software-Lösungen.  
• Nach dem Prinzip "You build it, you run it” übernimmst du im agilen MLOps-Team die Verantwortung für die Implementierung und den Betrieb von Services für Machine Learning Modelle.  
• Gemeinsam mit der Softwareentwicklung integrierst du ML-Services in operative Systeme, beispielsweise in den Fachbereichen Leistungsprüfung oder Kundenservice.  
• Am Puls der Zeit dabei: Du nutzt moderne Software-Engineering-Praktiken wie Clean Code, TDD, DDD, agile Architekturen und CI/CD.  
• Du bringst dich aktiv ein, wenn wir ML-Technologien, Architektur oder Prozesse weiterentwickeln – denn Stillstand passt nicht zu unserem Anspruch.

Das bringst du mit

• Du verfügst über ein Informatikstudium oder eine vergleichbare Ausbildung mit fundiertem Verständnis moderner Software- und ML-Architekturen.
• Du hast mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb produktiver ML- oder datengetriebener Systeme in agilen Umfeldern.
• Du arbeitest sicher mit Python und nutzt Container-Technologien wie Docker und Kubernetes routiniert im Alltag. Zudem hast du bereits erfolgreich ML- oder KI-Services in produktiven Umgebungen aufgebaut, betrieben und kontinuierlich weiterentwickelt.
• Das Tüpfelchen auf dem i: MS Azure, Databricks und Terraform sind keine Fremdwörter für dich.
• Du arbeitest strukturiert, denkst in Systemen und Architekturen und hast Freude daran, komplexe Probleme pragmatisch zu lösen.
• Du bewegst dich sicher in einem deutschsprachigen Umfeld und kannst dich klar und professionell mit deinen Stakeholdern austauschen.