(Senior) Machine Learning Platform/Ops Engineer, Remote/Europa (m/w/d)

vor 16 Tagen

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AUTO1 Group

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B2C • Marketplace • Transport

Die AUTO1 Group ist Europas führende digitale Automotive‑Plattform für den Online‑An‑ und Verkauf von Gebrauchtwagen. Wir bieten Verbraucherinnen und Verbrauchern sowie professionellen Autohändlerinnen und ‑händlern in ganz Kontinentaleuropa einen schnellen und einfachen Weg, über unsere etablierten Plattformen Gebrauchtwagen zu festen, verhandlungsfreien Preisen zu kaufen und zu verkaufen. Wir bieten die größte Auswahl an Gebrauchtwagen in mehr als 30 Ländern, über mehr als 80 Marken und in allen Preissegmenten. 2019 verkaufte die AUTO1 Group über unsere Websites und Apps mehr als 615.000 Fahrzeuge.

5001 - 10000 Mitarbeiter

Gegründet 2012

👥 B2C

🏪 Marktplatz

🚗 Transport

💰 Convertible Note im 2020-07

Beschreibung

• Verantwortung für den ML-Lebenszyklus: Entwerfen, implementieren und betreiben Sie robuste, containerisierte und reproduzierbare Pipelines für Modelltraining, -evaluation und Deployment — sowohl für Batch- als auch für Echtzeitszenarien. • Modelle im großen Maßstab operationalisieren: Aufbau und Verwaltung von ML-Services, APIs und Model-Serving-Infrastruktur unter Einsatz von Tools wie MLflow, Amazon SageMaker und Feature Store. • Automatisieren und überwachen: Einrichten und Pflege von Monitoring-, Observability- und Alerting-Systemen zur Sicherstellung hoher Verfügbarkeit und Leistung (einschließlich Modell-/Datendrift, Feature-Logging und Inferenzlatenz). • Experimente beschleunigen: Entwicklung und Pflege interner Bibliotheken, Templates und Plattform-Tools zur Verbesserung der Reproduzierbarkeit und Vereinfachung von Deployment-Workflows für alle Model-Teams. • Zuverlässigkeit und Qualität sicherstellen: Implementierung von CI/CD-Pipelines für Modell- und Daten-Workflows mit Docker, Terraform und Jenkins; Best Practices teilen, weniger erfahrene Engineers mentorieren und enge Zusammenarbeit über Teams hinweg fördern. • Auf dem Laufenden bleiben: Kontinuierliche Bewertung neuer MLOps-Technologien zur Steigerung von Effizienz, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.

🎯 Anforderungen

• Praktische MLOps-Erfahrung: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der produktiven Operationalisierung, dem Deployment, Monitoring und der Wartung von ML-Modellen im großen Maßstab. • Tooling: Versiert im Umgang mit Infrastructure-as-Code, CI/CD-Systemen (Docker, Terraform, Jenkins oder gleichwertig) und mindestens einem großen Cloud-Anbieter (AWS, GCP oder Azure). • Programmierung: Sehr gute Python-Kenntnisse (einschließlich ML-Bibliotheken wie scikit-learn, LightGBM, PyTorch, TensorFlow) sowie Erfahrung mit SQL. • Monitoring: Vertraut mit Monitoring und Logging für ML-Pipelines (Erkennung von Modelldrift, Datenvalidierung, Performance- und Feature-Logging). • Zusammenarbeit: Effektive Kommunikationsfähigkeiten und Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Engineering- und Data-Science-Teams. • Bonus: Erfahrung mit Feature Stores, Modellversionsverwaltung oder dem Aufbau interner ML-Plattformen.

🏖️ Vorteile

• Arbeiten im Homeoffice: Bis zu 5 Tage pro Woche möglich • Internationale Teams • Weiterbildungsbudget zur Unterstützung Ihrer kontinuierlichen Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten • Persönliches Wachstum durch Einbringung eigener Ideen • Spannende Teamevents wie Hackathons zur Förderung von Zusammenarbeit und Innovation • Rabatte bei Autohero, unserer Plattform für hochwertige Gebrauchtwagen