Schnelle Bewerbung
9
Erscheinungsdatum
Home-Office-Optionen
Pendelzeit
Bewerbungsart
Sprache
Fähigkeiten
Berufsfeld
Branche
Region
Städte
Berufserfahrung
Anstellungsart
Arbeitszeit
Filter
SortierungRelevanz
Home-Office-Optionen
Gehalt
Leg fest, wie viel du mindestens verdienen willst.
Pendelzeit
Bewerbungsart
Sprache
Fähigkeiten
Berufsfeld
Branche
Region
Städte
Berufserfahrung
Anstellungsart
Arbeitszeit
){kind=logo}
Am Standort München suchen wir Sie als Senior MLOps Engineer - Autonomous Driving Platform (f/m/x) * At least five years of professional experience in MLOps, DevOps, or Cloud Engineering with a focus on machine learning platforms. Would you like to shape the future of autonomous driving by building scalable MLOps platforms for innovative AI solutions?
Am Standort München suchen wir Sie als Senior MLOps Engineer - Autonomous Driving Platform (f/m/x) * At least five years of professional experience in MLOps, DevOps, or Cloud Engineering with a focus on machine learning platforms. Would you like to shape the future of autonomous driving by building scalable MLOps platforms for innovative AI solutions?
){kind=logo}
Senior Technical Data & AI Consultant*
Senior Technical Data & AI Consultant*
inovex GmbH
Karlsruhe, Köln, München, Hamburg, Stuttgart, Berlin, Erlangen
Teilweise Home-Office
ML & AI: mathematische Optimierung, klassisches Machine Learning, MLOps, Generative AI, LLMs, LLMOps, Agentic AI, RAG-Architekturen
ML & AI: mathematische Optimierung, klassisches Machine Learning, MLOps, Generative AI, LLMs, LLMOps, Agentic AI, RAG-Architekturen
){kind=logo}
Senior IT Expert Plattform Automation - Crossplane (m/w/d)
Senior IT Expert Plattform Automation - Crossplane (m/w/d)
BWI GmbH
Berlin, Frankfurt, Hamburg, Hannover, München, Nürnberg, Ulm, Bonn, Leipzig
Teilweise Home-Office
Schnelle Bewerbung
Idealerweise Erfahrung im Deployment von Machine Learning Systemen (MLOps)
Idealerweise Erfahrung im Deployment von Machine Learning Systemen (MLOps)
){kind=logo}
Beyond day-to-day operations, you'll have the exciting opportunity to grow beyond traditional sysadmin work by getting involved in cutting-edge R&D projects and expanding your expertise into emerging areas like SRE, DevOps, and MLOps. * Expand your expertise by getting involved in R&D projects, developing your skills from pure sysadmin and support into new areas such as SRE, DevOps, and MLOps
Beyond day-to-day operations, you'll have the exciting opportunity to grow beyond traditional sysadmin work by getting involved in cutting-edge R&D projects and expanding your expertise into emerging areas like SRE, DevOps, and MLOps. * Expand your expertise by getting involved in R&D projects, developing your skills from pure sysadmin and support into new areas such as SRE, DevOps, and MLOps
NEU
){kind=logo}
Senior IT Consultant⎮Data Scientist & AI Expert (m/f/d)
Senior IT Consultant⎮Data Scientist & AI Expert (m/f/d)
rpc - The Retail Performance Company
München
Teilweise Home-Office
Du leitest anspruchsvolle Data- und AI-Projekte – von Datenstrategie und Governance über explorative Analysen und skalierbare Datenaufbereitung bis zur Produktivsetzung robuster ML-/GenAI-Modelle und MLOps
Du leitest anspruchsvolle Data- und AI-Projekte – von Datenstrategie und Governance über explorative Analysen und skalierbare Datenaufbereitung bis zur Produktivsetzung robuster ML-/GenAI-Modelle und MLOps
){kind=logo}
Machine Learning Engineer - Retail & Buying (m/f/d)
Machine Learning Engineer - Retail & Buying (m/f/d)
limango GmbH
München, Home-Office
Teilweise Home-Office
Understanding of ETL/ELT pipelines, MLOps practices, CI/CD for ML, feature stores and model monitoring.
Understanding of ETL/ELT pipelines, MLOps practices, CI/CD for ML, feature stores and model monitoring.
){kind=logo}
Experience with SAP AI Core MLOps capabilities (e.g., training pipelines, model management, and inference endpoints)
Experience with SAP AI Core MLOps capabilities (e.g., training pipelines, model management, and inference endpoints)
){kind=logo}
Experiment tracking / MLOps: experience with MLflow or similar framework.
Experiment tracking / MLOps: experience with MLflow or similar framework.
Senior Systemintegrator für KI-Anwendungen (m/w/d)
Senior Systemintegrator für KI-Anwendungen (m/w/d)
BWI GmbH
Bonn, Frankfurt, Hamburg, München, Nürnberg, Ulm, Berlin, Leipzig
Teilweise Home-Office
Schnelle Bewerbung
2 Jahre Erfahrung in der Nutzung von Serving-Frameworks (zB vLLM, Triton), Autoscaling, Load-Balancing, Monitoring, Versionierung, GPU-Orchestrierung und automatisiertem Deployment (z.B. Kubeflow, MLFlow) von KI-Modellen (MLOps)
2 Jahre Erfahrung in der Nutzung von Serving-Frameworks (zB vLLM, Triton), Autoscaling, Load-Balancing, Monitoring, Versionierung, GPU-Orchestrierung und automatisiertem Deployment (z.B. Kubeflow, MLFlow) von KI-Modellen (MLOps)
){kind=logo}
Werkstudent (m/w/d) Produktentwicklung – Mobile Security
Werkstudent (m/w/d) Produktentwicklung – Mobile Security
Secunet Security Networks AG
München
Teilweise Home-Office
MLOps und KI in der Praxis: Unterstützung bei der Integration von KI-Modellen in realen Systemen und Prozessen; Experimentieren, Entwickeln und Testen von neuen Ideen im Bereich Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
MLOps und KI in der Praxis: Unterstützung bei der Integration von KI-Modellen in realen Systemen und Prozessen; Experimentieren, Entwickeln und Testen von neuen Ideen im Bereich Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
){kind=logo}
die Etablierung und Weiterentwicklung von MLOps- und LLMOps-Standards inklusive Monitoring, Guardrails, Evaluierung und Kostenkontrolle
die Etablierung und Weiterentwicklung von MLOps- und LLMOps-Standards inklusive Monitoring, Guardrails, Evaluierung und Kostenkontrolle
Experience with data engineering for ML/AI production deployment/MLOps using cloud platforms (Azure, AWS and/or GCP) and designing architectures for data platforms and data processing pipelines, building batch and real-time streaming solutions leveraging e.g. PySpark or Kafka
Experience with data engineering for ML/AI production deployment/MLOps using cloud platforms (Azure, AWS and/or GCP) and designing architectures for data platforms and data processing pipelines, building batch and real-time streaming solutions leveraging e.g. PySpark or Kafka
Experience with SAP AI Core MLOps capabilities (e.g., training pipelines, model management, and inference endpoints)
Experience with SAP AI Core MLOps capabilities (e.g., training pipelines, model management, and inference endpoints)
){kind=logo}
Erfahrung mit MLOps und automatisierten Trainingspipelines
Erfahrung mit MLOps und automatisierten Trainingspipelines
Erfahrung mit MLOps oder der Integration von ML-Modellen in produktive Systeme
Erfahrung mit MLOps oder der Integration von ML-Modellen in produktive Systeme
){kind=logo}
AI Engineer / Software Engineer (all genders)
AI Engineer / Software Engineer (all genders)
adesso insurance solutions GmbH
Frankfurt, Köln, Hamburg, München, Stuttgart, Berlin, Dortmund
Teilweise Home-Office
Generative AI: Du hast Interesse an generativer AI (GenAI, GPT, Gemini, Llama, LangChain/LlamaIndex und Co.) und erste Erfahrungen im Bereich MLOps.
Generative AI: Du hast Interesse an generativer AI (GenAI, GPT, Gemini, Llama, LangChain/LlamaIndex und Co.) und erste Erfahrungen im Bereich MLOps.
){kind=logo}
AI Consultant – GenAI & NLP Public Sector (m/w/d)
AI Consultant – GenAI & NLP Public Sector (m/w/d)
Sopra Steria
bundesweit, Berlin, Frankfurt, Hamburg, Köln, Leipzig, München
Teilweise Home-Office
Anschreiben nicht erforderlich
Idealerweise Erfahrung mit MLOps-Praktiken oder CI/CD für AI-basierte Anwendungen
Idealerweise Erfahrung mit MLOps-Praktiken oder CI/CD für AI-basierte Anwendungen
You design and operate scalable, MLOps-driven optimisation pipelines, enabling training, deployment, and inference across diverse embedded targets and accelerator architectures.
You design and operate scalable, MLOps-driven optimisation pipelines, enabling training, deployment, and inference across diverse embedded targets and accelerator architectures.
){kind=logo}
Schnelle Bewerbung
Establish MLOps standards and reusable pipelines, ensuring clean, maintainable code for model training, deployment, and monitoring. * Expertise in designing robust MLOps ecosystems, including defining standards for CI/CD, model governance, security compliance, and infrastructure orchestration on cloud platforms (AWS, GCP, Azure).
Establish MLOps standards and reusable pipelines, ensuring clean, maintainable code for model training, deployment, and monitoring. * Expertise in designing robust MLOps ecosystems, including defining standards for CI/CD, model governance, security compliance, and infrastructure orchestration on cloud platforms (AWS, GCP, Azure).
){kind=logo}
Schnelle Bewerbung
MLOps und Modell-Evaluation
MLOps und Modell-Evaluation
){kind=logo}
Schnelle Bewerbung
Kenntnisse in MLOps, Deployment von Modellen und skalierbaren AI-Systemen
Kenntnisse in MLOps, Deployment von Modellen und skalierbaren AI-Systemen
Möglichkeit zur fachlichen Weiterentwicklung im Bereich Cloud AI, MLOps und IT-Security * Fachwissen: Erfahrung mit Azure (PowerApps, PowerAutomate, Azure OpenAI), OpenAI Enterprise, CI/CD, Containerisierung (Docker), Scripting (Python, Bash), IT-Security für AI Workloads, MLOps (n8n) sowie Data Engineering/ETL.
Möglichkeit zur fachlichen Weiterentwicklung im Bereich Cloud AI, MLOps und IT-Security * Fachwissen: Erfahrung mit Azure (PowerApps, PowerAutomate, Azure OpenAI), OpenAI Enterprise, CI/CD, Containerisierung (Docker), Scripting (Python, Bash), IT-Security für AI Workloads, MLOps (n8n) sowie Data Engineering/ETL.
NEU
){kind=logo}
Schnelle Bewerbung
• Mitarbeit an einem breiten Spektrum an KI-Projekten, das von LLM-Use-Cases über Computer Vision und Full-Stack-Chatbot-Entwicklung bis hin zu Machine Learning Operations (MLOps) reicht • Erfahrung mit MLOps-Frameworks (z.B. MLflow)
• Mitarbeit an einem breiten Spektrum an KI-Projekten, das von LLM-Use-Cases über Computer Vision und Full-Stack-Chatbot-Entwicklung bis hin zu Machine Learning Operations (MLOps) reicht • Erfahrung mit MLOps-Frameworks (z.B. MLflow)
){kind=logo}
Schnelle Bewerbung
Bonus: experience in computer vision, MLOps, production ML, imaging, or sensor data
Bonus: experience in computer vision, MLOps, production ML, imaging, or sensor data
){kind=logo}
Establish strong engineering and scientific standards: reproducible experimentation, code quality, testing, review culture, MLOps discipline, and documentation
Establish strong engineering and scientific standards: reproducible experimentation, code quality, testing, review culture, MLOps discipline, and documentation