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BWI GmbH
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16 Dez. 2024

Senior Machine Learning Ops Expert (m/w/d)

BWI GmbH Berlin Vollzeit IT
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Sorgen Sie gemeinsam mit uns für die digitale Zukunftsfähigkeit unseres Landes.

Als IT-Systemhaus der Bundeswehr und IT-Dienstleister des Bundes bieten wir umfassende IT-Services aus einer Hand. Mit über 7.000 Mitarbeiter*innen zählen wir zu den zehn größten IT-Service-Providern Deutschlands. Wir suchen authentische IT-Liebhaber*innen, die ihre Leidenschaft mit uns teilen wollen, auf der Suche nach anspruchsvollen IT-Herausforderungen sind und Deutschlands IT gestalten möchten.

Der Bereich Innovation & Technology (I&T) der BWI beschäftigt sich mit der strategischen Erneuerung des Leistungsportfolios, u.a. unterstützt durch unser Technology Center AI & Cloud (TC). Das TC ist technologiegetrieben und verfolgt einen "Technology First"-Ansatz. Unser übergeordnetes Ziel ist es, zukunftsweisende Technologien und Innovationen zu identifizieren, zu evaluieren und deren Einsatzmöglichkeiten für die Bundeswehr zu untersuchen, auch wenn der Nutzen heute vielleicht noch nicht erkannt wird oder die technische Umsetzung nicht realisierbar erscheint.


Ihre Aufgaben:

  • Betrieb und Weiterentwicklung unserer experimentellen (KI-)Labore
  • Evaluierung neuer MLOps-Techniken in RZ- und Edge-Umgebungen
  • Entwicklung und Optimierung von ML-Pipelines
  • Evaluierung alternativer Rechnerarchitekturen im Hinblick auf KI und Future Computing
  • Aktive Unterstützung bei der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologieansätze im Fachbereich

Ihr Profil:

  • Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung in Kombination mit mindestens 5 Jahren relevanter Berufserfahrung im MLOps/DevOps Umfeld
  • Fundierte Kenntnisse in Linux (Netzwerk, Storage, Sicherheit, Dienste und Protokolle) sowie über die Bereitstellung, Nutzung und Optimierung von KI-Ressourcen
  • Fundierte Kenntnisse in Kubernetes und verwandten Technologien wie Docker, Openshift, Rancher sowie gute Programmierkenntnisse in Python (oder vergleichbar) und min. eine Skriptsprache
  • Fundierte Kenntnisse in Cloud Native z. B. auf einer Public Cloud (AWS, GCP oder Azure) sowie in Infrastrukturautomatisierung (z. B. Terraform, CDK oder Pulumi)
  • Erfahrung mit Monitoring- und Analyse-Frameworks wie Grafana und Prometheus, REST, WebSockets oder WebAssembly
  • Grundkenntnisse in Data Science und Data Engineering, Pytorch, Tensorflow oder vergleichbaren Frameworks
  • Fähigkeit zur effektiven Teamarbeit und interdisziplinären Zusammenarbeit, hohes Maß an Selbstständigkeit, Ergebnisorientierung, Entscheidungs- und Kommunikationsfähigkeit
  • Hohe Frustrationstoleranz bei der Arbeit mit Technologien im Alpha- und Beta-Stadium
  • Verhandlungssichere Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sowie sehr gute Englischkenntnisse

Wir bieten:

  • Abwechslungsreiche und gesellschaftlich relevante Aufgaben, wodurch wir die IT-Sicherheit und Zukunftsfähigkeit Deutschlands gewährleisten
  • Mobiles Arbeiten, alternativ kann alternierende oder heimbasierte Telearbeit mit Ausstattung des Heimarbeitsplatzes beantragt werden
  • Eine marktgerechte Vergütung, einen sicheren Arbeitsplatz sowie eine prämierte und arbeitgeberfinanzierte betriebliche Altersvorsorge
  • 30 Tagen Jahresurlaub mit Option auf individuelle Anpassungen
  • Viel Flexibilität, um Beruf und Privatleben in Einklang zu bringen
  • Ein individuelles Weiterbildungsbudget sowie einen kostenfreien Zugriff auf LinkedIn Learning und die Angebote der BWI-Academy
  • Ein modernes Notebook (HP EliteBook) und ein High-End Smartphone (Samsung oder Apple) sowie weiteres IT Equipment zur Einrichtung Ihres Arbeitsplatzes
  • Leasing Ihres Wunschfahrrads, welches über eine Bruttogehaltsumwandlung vergünstigt abgerechnet wird
  • Aufbau eines Wertguthabenkontos, um dieses perspektivisch z.B. für ein Sabbatical einzusetzen
  • Möglichkeit des mobilen Arbeiten an 20 Tagen im Jahr in zahlreichen europäischen Staaten
  • Digitale Sachwertkarte mit monatlicher Aufladung zur freien Verwendung (bspw. für den Lebensmitteleinkauf)

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