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vor 8 Monaten

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Software Development • AI • Digital Marketing

Scopic ist ein Softwareentwicklungsunternehmen, das sich auf maßgeschneiderte Softwarelösungen, Mobile- und Webentwicklung, KI-Beratung sowie Digital-Marketing-Services spezialisiert hat. Mit Expertise in Technologien wie PHP, Node. js und AWS bedient Scopic unterschiedliche Branchen, darunter Gesundheitswesen, Finanzwesen und Bildung. Der Fokus liegt darauf, Kundenideen in innovative Anwendungen zu verwandeln und dabei hochwertige Nutzererlebnisse (UX) und effektive Marketingstrategien sicherzustellen.

201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2006

Beschreibung

• Diese Position ist vollständig im Homeoffice möglich. • Entwerfen und Implementieren von automatisierten, skalierbaren und reproduzierbaren MLOps-Pipelines. • Zusammenarbeit mit Data Scientists, Machine Learning Engineers und DevOps-Teams, um ML-Modelle mit produktiven Systemen abzustimmen. • Entwickeln und Bereitstellen von CI/CD-Pipelines, die speziell für Machine-Learning-Modelle und KI-Agenten zugeschnitten sind. • Entwerfen der Infrastruktur zur Unterstützung von KI-Agenten-Workflows, einschließlich Datenaufnahme, Modellorchestrierung und Multi-Agenten-Systemen. • Einrichten robuster Mechanismen für Monitoring, Logging und Alerting für bereitgestellte Modelle. • Anleitung und Schulung des DevOps-Teams zu MLOps-Frameworks, Best Practices und Tooling. • Einführung und Verwaltung von Versionierung für Daten, Modelle und Pipelines. • Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheits- und Governance-Anforderungen über den gesamten KI-/ML-Lebenszyklus. • Dokumentation von Prozessen und Workflows zur Unterstützung des Wissenstransfers und zur langfristigen Nachhaltigkeit.

🎯 Anforderungen

• Mindestens 2 Jahre nachgewiesene Erfahrung im Bereich MLOps, einschließlich Modellbereitstellung, Monitoring und Automatisierung. • Fundierte Kenntnisse in DevOps-Praktiken und -Tools (z. B. Docker, Kubernetes, Terraform, CI/CD). • Erfahrung mit CI/CD-Tools wie Jenkins und GitLab CI/CD. • Erfahrung mit Tools für das Management des Machine-Learning-Lebenszyklus (z. B. MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI). • Solide Programmierkenntnisse in Python und Vertrautheit mit ML-Bibliotheken (z. B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn). • Erfahrung mit den gängigen Cloud-Plattformen, insbesondere AWS. • Vertrautheit mit Daten-Pipeline-Tools und -Frameworks wie Apache Airflow oder Kubeflow. • Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten, um technische Teams effektiv zu beraten und zusammenzuarbeiten. • Fähigkeit, MLOps-Lösungen zu bewerten, zu entwerfen und umzusetzen, die auf geschäftliche Anforderungen zugeschnitten sind.

🏖️ Vorteile

• Bezahlte Fortbildungen und berufliche Entwicklungsmöglichkeiten. • Jährliche Gehaltserhöhungen bei guter Leistung. • Flexibilität bei der Wahl von Arbeitszeit und Arbeitsort.