Bei diesem Rocken Partner steht Sicherheit im Vordergrund. Als zukunftsorientierter Technologiepartner der Schweizer Armee stehen bei ihnen Life-Cycle-Management, Betrieb und Verfügbarkeit militärischer Systeme für Land und Luft im Vordergrund.

Zum umfassenden Produkt- und Dienstleistungsportfolio zählen einzigartige Teilsysteme und Komponenten für Ketten- und Radfahrzeuge, Kampfjets, Militärhubschrauber und die Flugabwehr. Hinzu kommen zuverlässige Informations- und Kommunikationslösungen sowie umfassende Wartungs- und Instandhaltungsleistungen.

Verantwortung:

• Du entwickelst, trainierst und deployst robuste Machine-Learning-Modelle für den produktiven Einsatz.
• In dieser Rolle baust und wartest Du skalierbare End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenaufbereitung, Feature Engineering und Modell-Monitoring.
• Als Machine Learning Engineer etablierst Du Best Practices im Bereich CI/CD, MLOps und Testing zur Sicherstellung eines stabilen Betriebs.
• Du sorgst für Transparenz und Nachvollziehbarkeit entlang des gesamten Modell-Lebenszyklus.
• Integrierte Monitoring-Mechanismen und Tests setzt Du gezielt ein, um ML-Systeme langfristig zuverlässig zu betreiben.
• Du arbeitest eng mit Data Scientists, Engineers und Stakeholdern zusammen, um skalierbare Lösungen im Produktionsumfeld zu realisieren.

Qualifikationen:

• Du verfügst über einen Bachelor- oder Master-Abschluss in Computer Science oder einem verwandten Fachgebiet
• Du hast fundierte Berufserfahrung in den Bereichen Machine Learning, MLOps oder DevOps gesammelt
• Deine Kenntnisse in Python, TensorFlow, PyTorch sowie in Docker, Kubernetes, API-Design, CI/CD-Prozessen und Git sind umfassend und praxisbewährt
• Idealerweise bringst du zusätzliche Erfahrung als Pre-Sales- oder Software Engineer mit
• Du arbeitest gerne im Team und passt dich dynamischen Arbeitsumgebungen flexibel an
• Mit sehr guten Deutsch- und/oder Englischkenntnissen kommunizierst du souverän im internationalen Teamumfeld

https://rocken.jobs

https://rocken.jobs/application/profil-erstellen/