MLOps-Engineer für Kundenlösungen

Arbeitszeit: Vollzeit
Erfahrung: Erwartet werden Erfahrung in Data Engineering, MLOps oder der Bereitstellung von Big-Data-Lösungen sowie Erfahrung mit Linux und einer relevanten Programmiersprache.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Die Rolle unterstützt Unternehmen bei der Einführung von KI und Machine Learning auf privaten und öffentlichen Cloudinfrastrukturen. Im Mittelpunkt stehen ML-Architekturen für externe Kunden und die Zusammenarbeit mit Vertrieb, Produktteams sowie Support und Managed Services; die Stelle ist keine Softwareentwicklungsrolle.

Deine Aufgaben

Die Rolle erfasst Geschäftsanforderungen, berät zu Ubuntu und relevanten Open-Source-Anwendungen und löst Kundenprobleme im Presales durch Architektur und Schulungen. Sie präsentiert und demonstriert Ubuntu Pro sowie KI-/ML-Fähigkeiten für potenzielle und bestehende Kunden.
Sie entwirft bedarfsgerechte private und öffentliche Cloudinfrastrukturen mit Technologien wie Kubernetes, Kubeflow, OpenStack und Spark und liefert Lösungen entweder vor Ort oder in AWS, Azure beziehungsweise Google Cloud.
Sie implementiert und testet Lösungen und übergibt sie zum Projektabschluss an Support oder Managed Services. Die technische Arbeit reicht über den gesamten Linux-Stack vom Kernel über Netzwerke und Speicher bis zu Anwendungen.
Im Field-Engineering-Team entstehen mit Python Kubernetes-Operatoren und quelloffene Infrastructure-as-Code-Lösungen für Linux.
Zu den Architekturproblemen gehören LLM-Training über mehrere Kubernetes-Cluster in hybriden Clouds mit teamübergreifender GPU-Nutzung, die Echtzeitverarbeitung von 10 Millionen Ereignissen für Finanztransaktionen und Objekterkennung auf 10.000 parallelen 4K-Videostreams.
Die Rolle gibt Produktteams Rückmeldung zu Kundenanforderungen für die Roadmap und arbeitet mit dem Vertrieb an gemeinsamen Zielen.
Sie unterstützt eine gesunde, kooperative Engineering-Kultur im Einklang mit den Unternehmenswerten.
Für interne und externe Veranstaltungen sowie Kundentermine sind weltweite Reisen im Umfang von bis zu 30 % der Arbeitszeit vorgesehen.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Erwartet werden herausragende schulische und universitäre Leistungen sowie ein erster Hochschulabschluss in einem technischen Fach oder eine überzeugende Darstellung des alternativ gewählten Bildungswegs.
Erforderlich ist Erfahrung in Data Engineering, MLOps oder der Bereitstellung von Big-Data-Lösungen.
Erforderlich ist Erfahrung mit einer relevanten Programmiersprache, beispielsweise Python, R oder Rust.
Erwartet wird das Selbstvertrauen, respektvoll die eigene Meinung zu äußern, Feedback auszutauschen und Ideen ohne Zögern einzubringen.
Erwartet werden nachweisbare herausragende Ergebnisse durch Leistungen, die über Erwartungen hinausgehen.
Erwartet wird nachgewiesenes persönliches Interesse an kontinuierlichem Lernen und Weiterentwicklung.
Erforderlich sind praktische Kenntnisse in Linux, Virtualisierung, Containern und Netzwerken.
Erwartet werden wirtschaftlich orientiertes technisches Denken und Problemlösefähigkeit. Besonders geeignet sind Personen mit technischem Hintergrund und Antrieb durch geschäftlichen Erfolg.
Erforderlich sind Kenntnisse über Cloud-Computing-Konzepte und führende Technologien beziehungsweise Anbieter, beispielsweise Kubernetes, AWS, Azure und GCP.
Erwartet wird Interesse an großen Open-Source-Unternehmenslösungen in den Bereichen private Clouds, Machine Learning, KI, Daten und Analytik sowie am Lösen besonders schwieriger Probleme moderner Datenarchitekturen.
Erforderlich sind Python-Programmierkenntnisse auf mittlerem Niveau.
Erwartet wird Technikbegeisterung, die durch persönliche Projekte und Initiativen belegt ist.
Erwartet werden eine ausgeprägte Arbeitsethik und das Selbstvertrauen, neben motivierten Kolleginnen und Kollegen überzeugende Leistungen zu erbringen.
Erforderlich sind professionelles Englisch in Wort und Schrift sowie hervorragende Präsentationsfähigkeiten.
Erforderlich ist Linux-Erfahrung; Erfahrung mit Debian oder Ubuntu wird bevorzugt.
Erwartet werden hervorragende zwischenmenschliche Fähigkeiten, Neugier, Flexibilität und Verantwortungsbewusstsein.
Erwartet wird eine dynamische Persönlichkeit, die sich gerne in neue Projekte einarbeitet und mit Menschen interagiert.
Erwartet werden Wertschätzung von Vielfalt sowie höfliche und wirksame Zusammenarbeit in einer multikulturellen, multinationalen Organisation.
Erwartet werden überlegtes Handeln und Eigenmotivation.
Erwartet werden Ergebnisorientierung und der persönliche Antrieb, Aufgaben nachzuverfolgen und Zusagen einzuhalten.
Internationale Reisen zu Unternehmensveranstaltungen von bis zu zwei Wochen Dauer sowie zu Kunden- oder Branchentreffen müssen möglich sein.

Weitere Angaben

Zur Rolle passen MLOps-Fachkräfte und Lösungsarchitektinnen beziehungsweise Lösungsarchitekten, die Kundengespräche und die Lösung von Kundenproblemen im Presales durch Architektur, Präsentationen und Schulungen schätzen.

So ist Remote hier geregelt

Die Tätigkeit ist remote in einem verteilten Arbeitsumfeld vorgesehen. Die Teams decken EMEA-, Amerika- und APAC-Zeitzonen ab und können Bewerbende aus nahezu jedem Land berücksichtigen.
Persönliche Teamtreffen finden weltweit zwei- bis viermal jährlich statt; persönliche Teamsprints finden zweimal jährlich statt.
Weltweite Reisen für interne und externe Veranstaltungen sowie Kundentermine umfassen bis zu 30 % der Arbeitszeit. Unternehmensveranstaltungen können bis zu zwei Wochen dauern; internationale Reisen zu Kunden- oder Branchentreffen müssen möglich sein.

Das wird angeboten

Zusätzlich zum Grundgehalt wird ein leistungsabhängiger jährlicher Bonus oder eine Provision angeboten. Die Vergütung berücksichtigt Standort, Erfahrung und Leistung und wird jährlich, bei Hochschulabsolventinnen und Hochschulabsolventen sowie Associates häufiger, überprüft.
Für persönliche Weiterbildung stehen jährlich 2.000 USD zur Verfügung; hinzu kommen Anerkennungsprämien.
Der jährliche Urlaubsumfang beträgt 40 Tage einschließlich gesetzlicher Feiertage und unternehmensweiter Ferienzeiten.
Angeboten werden Mutterschafts- und Vaterschaftsurlaub sowie ein Unterstützungsprogramm für Mitarbeitende und eine Wellnessplattform.
Reisen ermöglichen persönliche Treffen mit Kolleginnen und Kollegen an neuen Orten. Für Unternehmensveranstaltungen mit Langstreckenreisen werden Loungezugang und Reise-Upgrades angeboten.
Die Tätigkeit bietet Lernmöglichkeiten in KI-/ML-Infrastrukturen, Datenverarbeitungspipelines, verteiltem Training über mehrere Cluster und vielfältigen Open-Source-Technologien sowie praktische Einblicke in neue Werkzeuge und unterschiedliche Kundenbranchen.

Veröffentlicht: Datum unbekannt · Quelle geprüft: 17.10.2026.

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