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MLOps-Ingenieur
Die Rolle entwickelt und betreibt die Infrastruktur einer kontextbezogenen KI für das offene Web und Connected TV. Sie sichert zuverlässiges, effizientes Echtzeit-Serving mit geringer Latenz, verbessert Datenpipelines und Modellüberwachung und automatisiert ML-Abläufe. Gemeinsam mit Data-, Platform- und Backend-Teams bearbeitet sie Produktionsprobleme und verbessert die ML-Systeme. Zum Technologieumfeld gehören Python und Go, GCP, Vertex AI, Kubernetes und Terraform sowie MLflow, Weights & Biases, Evidently, Prometheus und Grafana. Für Daten und Messaging werden Kafka, Redis, Bigtable und MongoDB eingesetzt. Weitere Themen sind NLP, Embeddings, Ranking-Modelle, MCP und agentische Workflows sowie CI/CD, Modellversionierung, automatisierte Tests und Reproduzierbarkeit.
DE+
DE+Remote in mehreren Ländern · Belegte Arbeits-/Kandidatenstandorte: Belgien oder Deutschland oder Spanien oder Frankreich oder Vereinigtes Königreich oder Italien oder Niederlande. · Das flexible Arbeitsmodell bietet 100 Prozent Remote-Arbeit oder hybride Optionen. Remote-Verträge sind in Spanien, Italien, dem Vereinigten Königreich, Belgien, den Niederlanden, Frankreich und Deutschland verfügbar.
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- Python · erforderlich
Erforderlich sind fundierte Python-Kenntnisse einschließlich APIs, asynchroner Programmierung, Tests und sauberer Softwarearchitektur.
- Kubernetes · erforderlich
Kubernetes-Kenntnisse werden zusammen mit Kenntnissen in verteilten Systemen, Microservices und Cloud-Infrastruktur vorausgesetzt.
- ML-Observability · erforderlich
Erforderlich ist Erfahrung mit ML-Observability einschließlich Leistungsmetriken, Dashboards und Alarmierung.
- CI/CD · erforderlich
Ein solides Verständnis von CI/CD wird als Teil der MLOps-Kenntnisse zusammen mit Modellversionierung, Reproduzierbarkeit und Monitoring vorausgesetzt.
- Terraform · im Einsatz
Terraform gehört zum eingesetzten Cloud- und Infrastruktur-Stack.
- Agentische Integrationen · Aufgabe
Die Rolle entwickelt interne Automatisierungen und agentische Integrationen zur Vereinfachung von ML-Workflows.
- Python · erforderlich
- Gehalt
- Annahme: Anstellung als Arbeitnehmer in Deutschland. Ob diese Bedingungen für die Stelle gelten, ist nicht vollständig belegt. Rechnerischer Jahresvergleich: 40 Stunden/Woche × 52 Wochen = 2.080 Stunden/Jahr. 32,37 € je Stunde × 2.080 Stunden, auf volle 100 € gerundet: ≈ 67.300 €. Einheitliche Vollzeit-Vergleichsbasis, keine Angabe der tatsächlichen Arbeitszeit dieser Stelle. Keine Berechnung des tatsächlichen Jahres- oder Teilzeitgehalts; zusätzliche Sonderzahlungen werden nicht hinzugerechnet. Statistischer Mittelwert (kein Median) für die breite ISCO-08-Berufsgruppe 2: Professionals. Eurostat SES 2022, Deutschland, April 2022: 32,37 € brutto je bezahlter Stunde. Vergleichsgruppe: Arbeitnehmer in Voll- und Teilzeit einschließlich bezahlter Werkstudenten, Unternehmen mit mindestens 10 Beschäftigten, Wirtschaftsbereiche B–S ohne öffentliche Verwaltung (O). Kein studentenspezifischer Wert, kein Anforderungsniveau und kein konkretes Stellengehalt. Bei deutschen Bildungsberufen sind öffentliche Beschäftigtendaten teilweise geschätzt; auch die amtliche Berufszuordnung ist mit Unsicherheit behaftet. Quelle: https://doi.org/10.2908/EARN_SES22_14 (Abruf 28.10.2026). Auswahl und deutschsprachige Erläuterung: RemoteFruit; Eurostat trägt dafür keine Verantwortung.
- Umfang
- Nicht angegeben
- Erfahrung
- 2–4 Jahre
Deine Aufgaben
- Die Rolle skaliert und wartet die KI-Infrastruktur und stellt ML-Modelle im Produktivbetrieb bereit, wartet und optimiert sie unter Einhaltung der Leistungs-, Zuverlässigkeits- und Latenzstandards für das offene Web und Connected TV.
- Sie entwickelt und verbessert Pipelines für Datensatzerstellung, Modelltraining, Validierung und Leistungsanalyse.
- Sie implementiert Monitoring, Dashboards, Drift-Erkennung und Alarmierung zur Sicherung von Modellqualität und Stabilität.
- Sie verbessert CI/CD-Pipelines, Modellversionierung, Reproduzierbarkeit und Infrastrukturautomatisierung.
- Sie identifiziert Möglichkeiten, Serving-Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern, ohne die Modellqualität zu beeinträchtigen.
- Sie entwickelt interne Automatisierungen und agentische Integrationen zur Vereinfachung von ML-Workflows.
- Sie arbeitet eng mit Data-, Platform- und Backend-Teams zusammen, um Produktionsprobleme zu beheben und ML-Systeme zu verbessern.
Das solltest du mitbringen
Erforderlich sind 2–4 Jahre Erfahrung im Aufbau, Deployment und Betrieb produktiver ML-Systeme sowie praktische Erfahrung in ML-Modellentwicklung, produktivem Deployment und ML-Observability.
Erforderlich8 Punkte
- Erforderlich sind 2–4 Jahre Erfahrung im Aufbau, Deployment und Betrieb von ML-Systemen in Produktion.
- Erforderlich sind fundierte Python-Kenntnisse einschließlich APIs, asynchroner Programmierung, Tests und sauberer Softwarearchitektur.
- Erforderlich ist praktische Erfahrung in der Entwicklung von ML-Modellen und deren Bereitstellung in Produktion.
- Erforderlich ist ein solides Verständnis von MLOps-Praktiken einschließlich CI/CD, Modellversionierung, Reproduzierbarkeit und Monitoring.
- Erforderlich ist Erfahrung mit ML-Observability einschließlich Leistungsmetriken, Dashboards und Alarmierung.
- Erforderlich sind Kenntnisse in verteilten Systemen, Microservices, Kubernetes und Cloud-Infrastruktur.
- Erforderlich sind ausgeprägte Fähigkeiten zur Fehleranalyse und Problemlösung bei Modellen, Datenpipelines, APIs und Infrastruktur.
- Erwartet werden Eigeninitiative, Neugier und selbstständiges Arbeiten sowie die Fähigkeit, technische Komponenten durchgängig zu verantworten.
So ist Remote hier geregelt
- Remote
Das flexible Arbeitsmodell bietet 100 Prozent Remote-Arbeit oder hybride Optionen. Remote-Verträge sind in Spanien, Italien, dem Vereinigten Königreich, Belgien, den Niederlanden, Frankreich und Deutschland verfügbar.
- Präsenz
Hybrides Arbeiten ist eine Option. Angeboten werden außerdem Teamaktivitäten, Offsites und bezahlte Reisen zum Hauptsitz in Madrid.
Belegte Arbeits-/Kandidatenstandorte: Belgien oder Deutschland oder Spanien oder Frankreich oder Vereinigtes Königreich oder Italien oder Niederlande.
Das wird angeboten
- Eine Lernplattform und optionale Sprachkurse ermöglichen kontinuierliche Weiterbildung.
- Es werden Teamaktivitäten, Offsites und Austauschmöglichkeiten außerhalb der Arbeit angeboten.
- Für die Homeoffice-Ausstattung steht ein Budget von bis zu 1.000 Euro zur Verfügung.
- Reisen zum Hauptsitz in Madrid werden bezahlt.
- Ein MacBook Pro M3 wird bereitgestellt.
So läuft die Bewerbung
- Für die Bewerbung wird ein Lebenslauf benötigt. Bei Bedarf sind Anpassungen im Auswahlverfahren möglich.
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Bewerbungslink freischaltenVeröffentlicht: 16.10.2026 · Quelle geprüft: 05.11.2026.
Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.