Aufbau und Betrieb von End-to-End Data-Science- und ML-Workflows

Implementierung von ML-Orchestrierungslösungen (z. B. Kubeflow Pipelines)

Integration von ML-Tracking- und Experiment-Tools (MLflow, TensorBoard, o. Ä.)

Automatisierung von Training-, Deployment- und Monitoring-Prozessen

Entwicklung und Pflege von Python-basierten ML-Applikationen

Umsetzung von CI/CD- und GitOps-Prinzipien für ML-Pipelines

Sicherstellung von Security & Schwachstellenmanagement für Code, Container und Modelle

Betrieb und Weiterentwicklung produktiver KI-Anwendungen

Einbindung regulatorischer Rahmenbedingungen (z. B. AI Act, interne Policies, Kundenvorgaben)

Abstimmung mit Plattform-, Fach- und Projektteams inkl. Erwartungsmanagement

Mehrjährige Erfahrung als MLOps Engineer, ML Engineer oder Data Engineer

Sehr gute Kenntnisse in Kubernetes-/OpenShift-basierten Umgebungen

Erfahrung mit ML-Orchestrierung, ML-Tracking und Monitoring

Sehr gute Python-Kenntnisse

Sehr gute Deutsch und Englischkenntnisse

Für ein Enterprise-KI-Projekt wird ein erfahrener MLOps Engineer gesucht. Ziel ist der Aufbau und Betrieb regelkonformer, skalierbarer End-to-End Machine-Learning-Workflows von der Entwicklung bis zum produktiven Einsatz.

Start: ASAP

Laufzeit: Ende 2026, Verlängerung möglich

Auslastung: 100 %

Arbeitsmodell: Remote bevorzugt, gelegentliche Vor-Ort-Termine nach Absprache

Bitte senden Sie uns Ihren aktuellen Lebenslauf inklusive Ihrer Verfügbarkeit sowie Ihrer Stundensatzvorstellung. Wir freuen uns auf Ihre Rückmeldung.

Sie können mich gerne über Freelancermap per E-Mail unter elena.kahraman@qualysoft.com oder über LinkedIn kontaktieren.

Vielen Dank für Ihr Verständnis! +43 699 14402417