AI-Plattformingenieur (m/w/d)

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 1 Monat

🇩🇪 Deutschland – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🏗️ Plattformingenieur

👻 Geisterscore 19%

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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Deluxe

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5001 - 10000 Mitarbeiter

Gegründet 1915

💼 Beratung

📣 Marketing

📦 Logistik

Consulting • Marketing • Logistics

Deluxe ist ein führendes Technologieunternehmen im Bereich Finanzdienstleistungen, das sich auf Zahlungsabwicklung und Datenlösungen spezialisiert hat. Mit über 100 Jahren Erfahrung verbindet es kleine Unternehmen, Finanzinstitute und große Marken durch ein umfassendes Angebot an Zahlungsmethoden und Finanzdienstleistungen. Deluxe verarbeitet jährlich über 3 Billionen US-Dollar an Zahlungsvolumen und bietet Werkzeuge für Forderungen, Verbindlichkeiten und Marketing, die Unternehmen helfen, effizient zu wachsen und ihre Finanzen zu verwalten.

Beschreibung

• Entwicklung und Betrieb von Plattformen für die Bereitstellung, Überwachung und Wartung von produktiven KI-Modellen und -Diensten • Unterstützung von Umgebungen für das Model Serving, Inferenz-Pipelines, Deployment-Workflows und Release-Automatisierung • Entwicklung von Automatisierungen für das Packaging, die Freigabe, Validierung, Ausrollung, das Rollback und das Lebenszyklusmanagement von Modellen • Implementierung von Monitoring, Logging, Alerting und Observability für KI-Dienste, einschließlich Performance, Latenz, Verfügbarkeit, Fehlerraten und Kosten • Zusammenarbeit mit AI Engineers, um Modelle, Workflows und KI-Dienste vom Prototyp in den produktiven Betrieb zu überführen • Zusammenarbeit mit Teams für Cloud-Plattformen, Infrastruktur und Anwendungen, um den sicheren, skalierbaren und zuverlässigen Betrieb von KI-Diensten zu gewährleisten • Mitwirkung bei der Definition von Betriebsstandards für produktive KI-Systeme, einschließlich Runbooks, Incident Response, Testing und Release Readiness • Unterstützung von Batch- und Echtzeit-KI-Workloads, sofern zutreffend • Analyse und Behebung von Problemen im Zusammenhang mit Model Serving, API-Verhalten, Umgebungskonfiguration, Infrastruktur und Deployment-Pipelines • Entwicklung wiederverwendbarer Muster für die Bereitstellung und Integration von KI-Diensten in den Anwendungen von Deluxe • Mitwirkung bei der Evaluierung und Einführung von MLOps-Tools, Model-Serving-Frameworks, Observability-Plattformen und Technologien für KI-Infrastrukturen

🎯 Anforderungen

• Erfahrung in MLOps, AI Platform Engineering, DevOps, Softwareentwicklung oder dem Betrieb produktiver ML-Systeme • Erfahrung mit der Bereitstellung oder dem Betrieb von KI-/ML-Modellen, Inferenzdiensten, Datendiensten oder API-basierten Produktivsystemen • Sehr gute Scripting- oder Programmierkenntnisse in Python oder vergleichbaren Sprachen • Erfahrung mit Containern, CI/CD, Cloud-Umgebungen, Monitoring und operativer Automatisierung • Verständnis von Konzepten der Modellbereitstellung, des Modelllebenszyklusmanagements, der Versionierung, Validierung und des Rollbacks • Erfahrung bei der Fehleranalyse in Produktivsystemen über Anwendungs-, Modell-, Infrastruktur- und Deployment-Ebenen hinweg • Von Vorteil: Erfahrung mit Model-Serving-Frameworks, MLOps-Plattformen, Kubernetes, Docker, ECS, EKS, MLflow, KServe, BentoML, Ray, Airflow oder vergleichbaren Technologien • Von Vorteil: Erfahrung mit LLMs, agentenbasierten Workflows, RAG-Systemen, Sprachmodellen, Übersetzungsmodellen oder anderen angewandten KI-Diensten • Von Vorteil: Erfahrung mit GPU-gestützter Inferenz, Batch-Verarbeitung, verteilten Systemen oder Workloads mit hohem Durchsatz • Von Vorteil: Erfahrung mit AWS-Diensten für Computing, Storage, Netzwerke, Sicherheit, Monitoring und Deployment • Von Vorteil: Erfahrung mit Medien, Lokalisierung, Synchronisation, Content-Workflows, ASR, MT, TTS oder Sprachtechnologien • Von Vorteil: Erfahrung bei der Evaluierung oder Integration kommerzieller und Open-Source-KI-Plattformen