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MLOps Consolidation and Deployment Enablement Expert (m/f/d)Headway Recruitment • Deutschland, Bayern, Penzberg
MLOps Consolidation and Deployment Enablement Expert (m/f/d)

MLOps Consolidation and Deployment Enablement Expert (m/f/d)

Headway Recruitment • Deutschland, Bayern, Penzberg
Vor 19 Tagen
Anstellungsart
  • Quick Apply
Stellenbeschreibung

Auf einen Blick: Penzberg | Vollzeit | Pharmaindustrie


Sie suchen spannende Aufgaben, Raum für Ihre Ideen und ein mitarbeiterfreundliches Arbeitsumfeld?

Dann sind Sie bei uns genau richtig!

Im Rahmen der Arbeitnehmerüberlassung suchen wir für unseren Kunden Roche Diagnostics GmbH in Penzberg ab dem nächstmöglichen Zeitpunkt für 6 Monate einen MLOps Consolidation and Deployment Enablement Expert (m/f/d) in Vollzeit, remote zu arbeiten ist möglich.

Das bieten wir Ihnen:

  • Unbefristetes Arbeitsverhältnis bei HEADWAY
  • Abwechslungsreiche Tätigkeiten in einem dynamischen Umfeld
  • Übertarifliche Bezahlung nach Qualifikation und Erfahrung
  • 30 Urlaubstage
  • Urlaubs- und Weihnachtsgeld
  • Zuschüsse zur Altersvorsorge
  • Persönliche Betreuung durch HEADWAY


Ihre Aufgaben:

Support the initial consolidation phase of the MLOps landscape within the department.

  • Primary Focus: Standardize and enable the deployment of machine learning models from the newly consolidated model registry to a variety of internal deployment targets and frameworks in a secure and scalable way
  • Deployment Pipeline Development: Design, implement, and document robust, repeatable pipelines for deploying models stored in the consolidated model registry
  • Deployment Target Integration: Establish and ensure connectivity and deployment capabilities to various target environments, including Orbital Pipelines and Kubeflow/KServe
  • Framework Adaptation: Develop and maintain necessary wrappers, SDK extensions, and configuration templates to ensure models (potentially in various formats/frameworks like TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) can be correctly packaged and served by the target deployment frameworks/environments
  • Standardization: Collaborate with the core AIE MLOps team and other stakeholders in the organization to define best practices, tooling, and standards for model serving configurations, monitoring hooks, and endpoint health checks
  • Documentation & Knowledge Transfer: Create comprehensive technical documentation, runbooks, and provide training/knowledge transfer sessions to the internal MLOps team for long-term ownership and maintenance of the deployed solutions
  • Troubleshooting: Address and resolve technical challenges related to model packaging, deployment failures, latency issues, and framework compatibility across diverse environments..

Das bringen Sie mit:

  • Bachelor or Master degree in a relevant field
  • At least 8 years of relevant experience
  • Very good command of English
  • Hands-on experience working with model registry (preferably the AI developer platform "Weights and Biases")
  • Advanced proficiency in Python. Familiarity with shell scripting
  • Expert proficiency in Docker and container orchestration, preferably Kubernetes
  • Proven ability to implement and optimize high-availability model serving solutions (REST APIs, gRPC).
  • Deep hands-on experience with: Kubeflow, KServe, Dagster
  • Strong experience with CI/CD tools (e.g., Jenkins, GitLab CI, ArgoCD) and pipeline automation
  • Experience working within cloud environments (preferably AWS) and infrastructure-as-code principles (e.g., Terraform) is a plus

Bewerben Sie sich in wenigen Minuten - wir freuen uns auf Ihren Lebenslauf!

Wir melden uns innerhalb eines Werktages bei Ihnen zurück.

Über HEADWAY

HEADWAY ist ein erfahrener Personaldienstleister und begleitet Sie persönlich auf Ihrem Weg zu einer neuen beruflichen Perspektive. Unser Ziel ist es, gemeinsam den passenden Job für Sie zu finden. Wir legen Wert auf Vielfalt und Chancengleichheit. Bewerbungen begrüßen wir unabhängig von Alter, Geschlecht, Behinderung, ethnischer Herkunft, sexueller Orientierung oder sozialem bzw. religiösem Hintergrund.

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