qualysoft
MLOps Engineer
- Arbeitszeit
- Arbeitszeit nicht angegeben
- Gehalt laut Quelle
- 400–450 EUR · Zeitraum hier nicht belegt · Brutto/Netto hier nicht belegt
- Standort
- Wien, Österreich
- Arbeitsmodell
- Hybrid
- Beschäftigung · Vertrag
- Contract
Quelle: qualysoft (Lever) · Zuletzt gesehen: 29.10.2026 (UTC)
Beschreibung aus der Originalquelle
Wortlaut aus der Quelle, Darstellung normalisiert. Kontaktangaben wurden entfernt. Die Arbeitgeberseite kann zusätzliche Inhalte enthalten.
Für ein Enterprise-KI-Projekt wird ein erfahrener MLOps Engineer gesucht. Ziel ist der Aufbau und Betrieb regelkonformer, skalierbarer End-to-End Machine-Learning-Workflows von der Entwicklung bis zum produktiven Einsatz.
Rahmenbedingungen
Start: ASAP
Laufzeit: Ende 2026, Verlängerung möglich
Auslastung: 100 %
Arbeitsmodell: Remote bevorzugt, gelegentliche Vor-Ort-Termine nach Absprache
Interessiert?
Bitte senden Sie uns Ihren aktuellen Lebenslauf inklusive Ihrer Verfügbarkeit sowie Ihrer Stundensatzvorstellung. Wir freuen uns auf Ihre Rückmeldung.
Sie können mich gerne über Freelancermap per E-Mail unter oder über LinkedIn kontaktieren.
Vielen Dank für Ihr Verständnis!
Aufgaben
Aufbau und Betrieb von End-to-End Data-Science- und ML-Workflows
Implementierung von ML-Orchestrierungslösungen (z. B. Kubeflow Pipelines)
Integration von ML-Tracking- und Experiment-Tools (MLflow, TensorBoard, o. Ä.)
Automatisierung von Training-, Deployment- und Monitoring-Prozessen
Entwicklung und Pflege von Python-basierten ML-Applikationen
Umsetzung von CI/CD- und GitOps-Prinzipien für ML-Pipelines
Sicherstellung von Security & Schwachstellenmanagement für Code, Container und Modelle
Betrieb und Weiterentwicklung produktiver KI-Anwendungen
Einbindung regulatorischer Rahmenbedingungen (z. B. AI Act, interne Policies, Kundenvorgaben)
Abstimmung mit Plattform-, Fach- und Projektteams inkl. Erwartungsmanagement
Anforderungen
Mehrjährige Erfahrung als MLOps Engineer, ML Engineer oder Data Engineer
Sehr gute Kenntnisse in Kubernetes-/OpenShift-basierten Umgebungen
Erfahrung mit ML-Orchestrierung, ML-Tracking und Monitoring
Sehr gute Python-Kenntnisse
Sehr gute Deutsch und Englischkenntnisse
Die letzte Sichtung ist kein Veröffentlichungsdatum und garantiert keine Bewerbungsfähigkeit. Prüfe die aktuelle Verfügbarkeit beim Arbeitgeber. Fehlende Felder bedeuten nicht, dass Angaben im Original fehlen.