🇩🇪 Berlin, Germany · 6h ago
MLOps Engineer (all genders)
INWT Statistics GmbH
LinkedInjunior
Umfang: Teil- oder Vollzeit (Median bei uns: 30 Wochenstunden)Erfahrungslevel: Mit oder ohne BerufserfahrungBeginn: ab sofortKontakt: Rebekka Krause (Referentin People & Culture), 030 1208231-54Bewerbung bitte per E-Mail an jobs@inwt-statistics.deAls MLOps Engineer sorgst du zusammen mit anderen dafür, Modelle in den Produktivbetrieb zu überführen und unterstützt im Bereich Data Engineering.Egal, ob du schon einschlägige Berufserfahrung hast oder dich einfach für Automatisierung, Coding und Data Science interessierst - wir freuen uns auf deine Bewerbung!Wir wissen, dass die IT-Branche von strukturellen Ungleichheiten geprägt ist. Wir freuen uns daher insbesondere über Bewerbungen von Personen, die aufgrund ihres Geschlechts oder ihrer geschlechtlichen Identität in unserer Branche unterrepräsentiert sind. Aktuell machen unterrepräsentierte Geschlechter gut ein Drittel unseres Teams aus – unser Ziel ist es, diesen Anteil weiter zu erhöhen.Das sind deine Aufgaben bei unsDu arbeitest mit anderen MLOps Engineers, Data Engineers und Data Scientists in selbstorganisierten Teams zusammen - oder integriert in ein Kund*innen-Team.Du erstellst und erweiterst Modell-Pipelines, z.B. für Datenaufbereitung, Feature Engineering oder Bereitstellung von Ergebnissen.Du erstellst oder setzt Software-Architekturentwürfe für die Produktivnahme von ML-Modellen um.Du programmierst Code für Datenaufbereitung und Feature Engineering.Du automatisierst Prozesse wie z.B. die Datenvalidierung und das Monitoring von Modellen.Du erprobst neue Technologien und Standards und setzt diese gezielt ein, um produktiv genutzte Datenprodukte kontinuierlich weiterzuentwickeln und technologisch auf dem neuesten Stand zu halten.Beispiele aus unseren Projekten:Prognose der Luftschadstoffbelastung in Berlin für die Senatsverwaltung, Bereitstellung der Prognosen über eine REST APIArchitektur und Betrieb eines Real-Time Fraud Detection Algorithmus auf einem EKS ClusterAnpassung rechenintensiver Modelle (z.B. Computer Vision oder Foundation Modelle) für das Deployment auf Edge DevicesWas wir bietenArbeit in einem hochqualifizierten, hilfsbereiten und motivierten 20-köpfigen TeamTransparente, einheitliche Gehälter pro Erfahrungsstufe (Assistant, Junior, Intermediate, Senior, Principal)Work-Life-Balance durch flexible Arbeitszeiten, Teilzeit und Home OfficeElternzeit ohne Diskussionen oder Augenrollen (auf 20 Mitarbeitende kommen bei uns 17 Kinder)Zeit und Ressourcen, um neue Technologien und Tools zu testen und dich damit vertraut zu machenFlache Hierarchien und transparente Kommunikation, z.B. regelmäßige EntwicklungsgesprächeMöglichkeit, an wichtigen Entscheidungen im Unternehmen mitzuwirkenPartnerschaftlich geführtes Unternehmen ohne externe Investor*innenEinen modernen Tech-Stack mit starkem Fokus auf Open-Source-LösungenDas wünschen wir uns von dirAllgemein:Du bist fasziniert von MLOps und es reizt dich, wenn PoCs nicht in der Schublade verschwinden, sondern zu produktiv genutzten Datenprodukten werden.Du arbeitest gerne im Team.Du bist neugierig und arbeitest dich gerne in neue Technologien ein.Du kannst auf Deutsch im Kund*innenkontakt komplexe Sachverhalte verständlich kommunizieren (Level C1) und hast sehr gute Englischkenntnisse.Junior-Level:Du hast einen einschlägigen Master-Abschluss oder kannst vergleichbare Kenntnisse nachweisen.Du hast erste Erfahrungen mit Docker, CI/CD und Git z.B. aus Studium, Praktikum oder Nebenjob.Du hast mindestens Grundkenntnisse in Python.Für das Intermediate-Level wünschen wir uns zusätzlich:Du hast mehrere Jahre Berufserfahrung im MLOps- oder DevOps-Bereich.Du bringst Kenntnisse in mehreren Deployment- und Automatisierungstools mit und hast Erfahrungen mit gängigen europäischen Cloud-Anbietern oder den Hyperscalern.Du hast sehr gute Kenntnisse in Python und SQLFür das Senior-Level wünschen wir uns zusätzlich:Du hast langjährige Berufserfahrung im MLOps- oder DevOps-Bereich.Du bist in der Lage, die Planung eines Softwareprojekts zu übernehmen.Du kennst Dich mit verschiedenen Deployment- und Automatisierungstools aus, verfolgst aktiv Trends in diesem Bereich und kannst dazu beraten.Kolleg*innen und Kund*innen schätzen dich als verlässliche Sparrings-Person, wenn knifflige Hürden im Deployment-Prozess oder Betrieb auftreten.Über INWTSeit 2011 schaffen wir bei INWT aus komplexen Daten einen Mehrwert für unsere Kund*innen – mit maßgeschneiderten Data-Science- und Analytics-Lösungen. Statt auf Standard-Produkte setzen wir auf ein Team von Spezialist*innen, das wirklich versteht, was es tut. Bei uns findest du keine Ellenbogenmentalität, sondern eine ehrliche, offene Arbeitskultur, in der Qualität und gegenseitige Unterstützung an erster Stelle stehen.Wenn du dich in der Stellenbeschreibung wiederfindest, freuen wir uns auf deine Bewerbung mit Lebenslauf und relevanten Zeugnissen, gern anonymisiert (ohne persönliche Angaben zu Geschlecht, Alter oder Herkunft).Unsicher? Auch wenn du nicht alle Kriterien perfekt erfüllst, freuen wir uns trotzdem, von dir zu hören!Bewerbungsschluss ist der 13.09.2026. Nach Eingang deiner Unterlagen melden wir uns innerhalb von 7 Werktagen mit einer ersten Rückmeldung bei dir und laden dich ggf. zu einem kurzen ersten (Online-)Kennenlerngespräch ein. Im nächsten Schritt bitten wir dich ggf. um die Lösung einer fachlich relevanten Aufgabe. Solltest du vorab oder im Prozess Fragen haben, melde dich jederzeit gerne per E-Mail oder telefonisch bei uns.Sourced from LinkedIn. Relocantly aggregates public job postings; apply on the original site.