Produktive ML‑Modelle, Impact
Modernes MLOps‑Umfeld
Firmenprofil
Unser Kunde ist ein technologisch führendes Unternehmen mit starkem Daten‑ und Innovationsfokus. Zur Erweiterung des Data‑ & Analytics‑Teams suchen wir eine erfahrene Persönlichkeit, die Machine‑Learning‑Modelle produktiv einsetzt, skaliert und nachhaltig betreibt .
Aufgabengebiet
Entwurf, Entwicklung und Implementierung von ML‑basierten Lösungen in einer produktionsnahen Umgebung unter Einsatz moderner MLOps‑Praktiken
Enge Zusammenarbeit mit dem Data Engineering Team zur Integration von ML‑Modellen in bestehende Systeme
Sicherstellung von Skalierbarkeit, Stabilität und Performance der ML‑Modelle
Überwachung, Analyse und kontinuierliche Verbesserung bestehender Modelle (Monitoring, Fehlerbehebung)
Strukturierte, agile Arbeitsweise inkl. sauberem Testing nach dem Mehr‑Augen‑Prinzip
Sorgfältige fachliche und technische Dokumentation von Modellen und Code
Beobachtung neuer Trends und Technologien zur kontinuierlichen Optimierung von Trainings‑ und Deployment‑Prozessen
Anforderungsprofil
Abgeschlossene IT‑nahe Ausbildung (HTL, FH, Universität o. Ä.)
Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung von ML‑Modellen und im produktiven Einsatz von MLOps
Praxis mit Modelltraining, Versionierung, CI/CD und automatisiertem Monitoring
Sehr gute Kenntnisse in Python, PySpark, SQL sowie gängigen Data‑Science‑Libraries (z. B. scikit‑learn, numpy, pandas)
Erfahrung mit Databricks oder vergleichbaren Cloud‑Plattformen von Vorteil
Hohes Qualitätsbewusstsein und ausgeprägte Teamorientierung
Sehr gute Deutsch‑ sowie gute Englischkenntnisse
Technologien
Databricks (AWS Cloud)
Python
PySpark
SQL
dbt
GitLab
MLflow
Jira
Vergütungspaket
Mitarbeit an produktiven ML‑Lösungen mit echtem Business‑Impact
Modernes Daten‑ & Cloud‑Umfeld mit Fokus auf MLOps und Skalierung
Gleitzeitmodell ohne Kernzeit
Umfangreiche Home‑Office‑Möglichkeiten
Moderne Büros in zentraler Lage in Wien
Gestützte Kantine & Essenszuschuss
Jahresbruttogehalt ab € 55.000,- auf Vollzeitbasis (klare Bereitschaft zur Überzahlung je nach Qualifikation und Erfahrung)
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