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Principal Engineer für ML-Plattformen
- Arbeitszeit
- Vollzeit
- Erfahrung
- Erforderlich sind fundierte Erfahrungen mit produktiven Systemen, Cloud-Infrastruktur und internen Plattformen oder Werkzeugen sowie praktische Einblicke in ML-Systeme.
- Vergütung
- Gehalt nicht angegeben
Die Rolle in Kürze
Die praktisch ausgerichtete Fachrolle gestaltet eigenverantwortlich Forschungsinfrastruktur, produktive Modellbereitstellung und interne Werkzeuge für generative Modelle. Gemeinsam mit Forschung und Produktentwicklung entwickelt sie die Plattform weiter und erleichtert die Automatisierung durch menschen- und agentenbedienbare Systeme.
Deine Aufgaben
- Die Rolle entwirft und verbessert Plattformsysteme für Modelltraining, Evaluation und produktive Modellbereitstellung.
- Sie entwickelt Infrastruktur und Werkzeuge, um ML-Arbeitslasten zuverlässiger, skalierbarer und kosteneffizienter auszuführen.
- Sie entwickelt interne Werkzeuge, Abstraktionen, agentische Systeme und für Menschen wie Agenten bedienbare Abläufe, die den Betriebsaufwand für Forschung und Entwicklung reduzieren.
- Sie gestaltet die Architektur für Bereitstellung, Auslieferung und Betrieb von Modellen in Forschungs- und Produktumgebungen.
- Sie verbessert die Planung, Überwachung und Fehleranalyse von Arbeitslasten auf GPUs und Cloud-Infrastruktur.
- Sie treibt Verbesserungen bei Beobachtbarkeit, Automatisierung, Zuverlässigkeit und Entwicklungsabläufen voran.
- Sie arbeitet eng mit Forschenden und der Produktentwicklung zusammen, ermittelt Probleme und setzt diese in robuste Plattformfunktionen um.
- Sie prägt die technische Ausrichtung der wachsenden Plattform und trifft pragmatische Architekturabwägungen.
Das solltest du mitbringen
Erforderlich
- Gesucht wird eine vielseitige Fachkraft, die sicher über Infrastruktur, Backend-Systeme und Werkzeuge hinweg arbeitet und ML-Systeme aus der Praxis kennt.
- Erforderlich ist fundierte Erfahrung im Aufbau oder Betrieb produktiver Systeme mit Fokus auf Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit.
- Erwartet wird systemorientiertes Denken über Engpässe, Fehlerbilder, Schnittstellen, Ressourcennutzung und langfristige Betreibbarkeit.
- Erforderlich ist solide praktische Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur, Linux und Infrastrukturautomatisierung.
- Erforderlich sind Erfahrung mit Kubernetes und dem Betrieb verteilter Arbeitslasten in Produktionsumgebungen.
- Erwartet werden ausgeprägte Programmierkenntnisse, idealerweise in Python oder ähnlichen Sprachen für Backend-Systeme und Werkzeuge.
- Erwartet wird gutes Urteilsvermögen darüber, wo Automatisierung Vorteile bringt und wo menschliche Kontrolle und Zuverlässigkeit besonders wichtig sind.
- Erforderlich ist Erfahrung im Aufbau interner Plattformen, Entwicklungswerkzeuge oder Infrastrukturabstraktionen, die andere Entwicklungsfachkräfte nutzen.
- Erwartet wird Sicherheit im Umgang mit unklaren Rahmenbedingungen sowie die Bereitschaft, Verantwortung für offene technische Probleme zu übernehmen.
- Erwartet wird ein pragmatischer Ansatz, der das passende Problem gut löst und unnötige technische Komplexität vermeidet.
Von Vorteil
- Besonders erwünscht ist eine vertiefte Beschäftigung mit Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Leistung und Ressourceneffizienz in komplexen Produktionsumgebungen; die Position ist keine reine ML-Engineering-Rolle.
- Besonders relevant ist Erfahrung im produktiven Betrieb von ML-Infrastruktur oder Systemen zur Modellbereitstellung.
- Besonders relevant ist Erfahrung in der Unterstützung von Forschungsarbeitslasten oder datenintensiven Arbeitslasten.
- Besonders relevant ist Erfahrung mit GPU-basierten Systemen oder anderer leistungssensitiver Infrastruktur.
- Besonders relevant ist Erfahrung mit Beobachtbarkeit und Fehleranalyse in verteilten Systemen.
- Besonders relevant ist Vertrautheit mit Terraform, Datadog, GitHub Actions oder ähnlichen Werkzeugen.
- Von Vorteil ist Erfahrung im Aufbau agentischer oder LLM-gestützter interner Werkzeuge.
- Von Vorteil ist Erfahrung mit Systemen zur Workflow-Orchestrierung wie Temporal.
- Von Vorteil ist Erfahrung an der Schnittstelle zwischen Forschung und produktionsorientierter Softwareentwicklung.
- Von Vorteil ist Vertrautheit mit Leistungsoptimierung, Ablaufplanung oder Problemen der Ressourcenzuteilung.
- Von Vorteil ist Erfahrung im Aufbau schlanker Werkzeuge für Produktnutzende oder Entwicklungsfachkräfte.
Veröffentlicht: 08.04.2026 · Quelle geprüft: 17.10.2026.
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