MLOps Engineer – AI Trainer

🕒 vor 5 Monaten

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote

💵 €102 - €160 / Stunde

⏳ Vertrag

🟢 Junior

🟡 Mittelstufe

🤖 KI-Ingenieur

🚫👨‍🎓 Kein Abschluss erforderlich

👻 Geisterscore 44%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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10x.Team

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2023

💼 Beratung

📣 Marketing

📦 Logistik

💰 €1.085.129 Seed Round - 10x Team im 2024-05

Consulting • Marketing • Logistics

10x. Team ist eine Marktplattform, die ehrgeizige Unternehmen mit erfahrenen, freiberuflichen Führungskräften und spezialisierten Fachkräften verbindet. Der Service bietet flexible Engagement-Modelle (Beratung, Projekte mit festem Umfang, Abonnements, Stundenposten) und Tools wie einen KI-Recruiter, um die Einstellung zu optimieren, Talente zu prüfen sowie Verträge, IP und Compliance zu verwalten. Es konzentriert sich darauf, Startups, Scale-ups und großen Unternehmen Zugang zu C-Level- und Betriebsexpertise auf Abruf zu ermöglichen, um Wachstum zu beschleunigen und komplexe Herausforderungen zu bewältigen.

Beschreibung

• Review and refine AI-generated content related to MLOps workflows, machine learning pipelines, automation, monitoring, and deployment. • Evaluate outputs for technical validity, reproducibility, and industry best practices in MLOps. • Draft realistic scenarios covering pipeline orchestration, CI/CD for machine learning, model serving, monitoring, drift detection, and scaling infrastructure. • Assess AI reasoning in topics such as containerization, cloud platform deployment, data versioning, experiment tracking, and model lifecycle management. • Identify gaps or inaccuracies in approaches to operationalizing machine learning. • Create scenario variations from the perspective of different MLOps stakeholders: data scientists, engineers, DevOps, and business leaders.

🎯 Anforderungen

• An MLOps engineer, ML platform developer, or machine learning operations expert • Based in the EU or UK • With several years of experience in machine learning operations, ML pipelines, or AI infrastructure • Familiar with modern MLOps tools and platforms (e.g., Kubeflow, MLflow, Sagemaker, TFX, Airflow) • Experienced in containerization, CI/CD, monitoring, and scaling ML systems • Comfortable identifying weaknesses in operational processes, tooling, or deployment strategies • Available 8 to 20 hours per week • Able to start in the coming weeks

🏖️ Vorteile

• Flexible hours • Fully remote • Apply your MLOps expertise to real-world AI systems • Contribute to AI products used at scale • Structured onboarding and clear project scope • Potential for long-term collaboration based on performance