About this role
Summary: The MLOps Engineer develops, implements, and maintains automated pipelines for training, validating, and deploying machine learning models in computer vision. The role involves optimizing CI/CD processes, monitoring model performance, and collaborating with data scientists to integrate ML solutions into production...
Über den Bereich
Für den Bereich "Data Analysis & Fusion" suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen "MLOps Ingenieur im Bereich der Bildverarbeitung (w/m/d)" am Standort Oberkochen, Einsatzort Aalen.
Um bestmöglichen Schutz von Menschen und Material zu ermöglichen, gehen aktuelle Entwicklungstrends in die Richtung, die Anzahl und Art von Sensoren immer weiter zu erhöhen, um möglichst viele Informationen aufzunehmen. Da die Fähigkeit der Menschen für deren Auswertung nicht in gleichem Maße steigt, werden intelligente Algorithmen benötigt, die diese Sensordaten auswerten und zueinander in Relation setzen. Auf diese Weise wird ein Bild der Gesamtlage erzeugt, welches den Bediener entlastet und ihn gleichzeitig bestmöglich schützt. Ihre Aufgabe wird die Entwicklung, Implementierung und Wartung von Prozessen und Systemen, die den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen unterstützen, umfassen, um unseren Benutzern ein Mehr an Übersicht und Sicherheit zu bieten.
Ihre Aufgaben
- Entwicklung und Betrieb automatisierter Pipelines für Training, Validierung und Deployment von Machine-/Deep-Learning-Modellen im Bereich Bildauswertung
- Implementierung und Optimierung von CI/CD-Prozessen für ML-Modelle, um eine schnelle und zuverlässige Bereitstellung in produktiven Umgebungen sicherzustellen
- Überwachung von Performance und Stabilität von Deep-Learning-Modellen im Betrieb sowie bei Bedarf Durchführung von Modell-Updates und Retrainings
- Unterstützung beim Aufbau, der Skalierung und Wartung der Deep Learning Infrastruktur, inklusive Server- und Embedded Device (Deployment) -Umgebungen
- Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists (w/m/d) und Softwareentwicklern (w/m/d), um ML-Modelle effizient in bestehende Systeme und Workflows zu integrieren
- Einhaltung von Sicherheits- und Compliance-Anforderungen im ML-Betrieb
Ihr Profil
- Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Data Science, Machine Learning, Naturwissenschaften oder einer ähnlichen Fachrichtung
- Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich MLOps, DevOps oder Software Engineering mit Fokus auf Machine Learning
- Fundierte Kenntnisse in der Automatisierung von ML-Workflows, Containerisierung (z.B. Docker, Kubernetes), Cloud-Technologien und automatischer Datenannotation
- Erfahrung mit Monitoring- und Logging-Tools zur Bewertung von ML-Modellen für den produktiven Einsatz
- Erfahrungen im Einsatz von Maschine Learning im Bereich Computer Vision
- Sicherer Umgang mit Linux, Python und üblichen ML Bibliotheken (z.B. TensorRT, Torch)
- Selbständiges, unternehmerisches Denken und eine qualitäts- sowie lösungsorientierte Arbeitsweise
- Sehr gute Kommunikations- und Organisationsfähigkeiten sowie Teamfähigkeit
- Bereitschaft zur Ü2 Sicherheitsüberprüfung
- Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse
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