Senior MLOps Engineer - Plattform für autonomes Fahren (f/m/x)

Das Unternehmen ist an der Spitze der Innovation, insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, die entscheidend für die Gestaltung der nächsten Generation der Mobilität sind. In einem interdisziplinären Team arbeiten Sie an der Entwicklung und dem Betrieb einer skalierbaren MLOps-Plattform für autonomes Fahren. Ihre Hauptaufgaben umfassen das Design, den Aufbau und das Management von Kubernetes-Clustern auf AWS EKS, die hohe Sicherheits- und Skalierungsstandards für KI/ML-Anwendungen im Bereich autonomes Fahren erfüllen. Darüber hinaus sind Sie verantwortlich für die Bereitstellung und Orchestrierung großflächiger GPU-Cluster für das verteilte Training und die Experimentierung im Bereich KI/ML. Sie implementieren und automatisieren CI/CD-Pipelines für KI/ML-Workflows, die auf den Lebenszyklus von Modellen im autonomen Fahren optimiert sind. Zu Ihren weiteren Aufgaben gehört die Entwicklung und Wartung von Infrastrukturkomponenten wie Experimentverfolgung, Modellregistrierung und Artefakt-Speicherung, die auf die Daten des autonomen Fahrens zugeschnitten sind. Sie überwachen und optimieren die Zuverlässigkeit, Leistung und Kosten der Plattform und setzen Strategien für Ressourcenplanung, Quotenmanagement und Kostenkontrolle innerhalb der MLOps-Umgebung um. Dabei arbeiten Sie eng mit Datenwissenschaftlern, KI/ML-Ingenieuren und Cloud-Architekten zusammen, um eine robuste Infrastruktur für den gesamten KI/ML-Lebenszyklus zu gewährleisten. Das Unternehmen bietet Ihnen herausfordernde Projekte, mit denen Sie gemeinsam die Mobilität von morgen gestalten können, sowie eine Vielzahl an persönlichen und beruflichen Entwicklungsmöglichkeiten.

Der ideale Kandidat bringt einen Hochschulabschluss in Informatik, Datenwissenschaft, KI, Mathematik, Physik oder vergleichbaren Qualifikationen mit. Zudem sollten Sie mindestens fünf Jahre Berufserfahrung in MLOps, DevOps oder Cloud Engineering mit einem Fokus auf maschinelle Lernplattformen vorweisen können. Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in Kubernetes, AWS EKS und verwandten Cloud-Diensten sowie umfassende Erfahrung mit der Infrastruktur für verteiltes Training und der Orchestrierung großflächiger GPU-Cluster. Fortgeschrittene Kenntnisse in Infrastructure as Code, insbesondere mit Terraform und Helm, sind ebenfalls erforderlich. Darüber hinaus sollten Sie starke Fähigkeiten in der Python-Entwicklung, Skripting und Automatisierung mit praktischen Erfahrungen in CI/CD-Pipelines sowie Überwachungs- und Observabilitätswerkzeugen (z.B. ArgoCD, GitHub Actions, Prometheus, Grafana, OpenSearch/Kibana, CloudWatch) mitbringen. Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind notwendig; Kenntnisse der deutschen Sprache sind von Vorteil. Persönliche Eigenschaften wie Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und analytisches Denken runden Ihr Profil ab.