Overview
Current Senior Consultant MLOps Engineering (m/w/d) opening at Comma Soft Careers in Bonn oder freie Arbeitsplatzwahl. Full employer-published role sections have been imported from the Personio feed.
Full job description
Worum es geht
• Als technische/r Experte/in / Architekt:in für MLOps bist du der/die primäre Ansprechpartner:in für die technische Konzeption und Umsetzung der MLOps-Infrastrukturen und Automatisierungslösungen • Als Implementierer / Engineer baust du Plattformen und Pipelines auf, konfigurierst Tools und schreibst den notwendigen Code (IaC, CI/CD-Konfigurationen, Automatisierungsskripte) • Als Enabler / Unterstützer hilfst du Data Science Teams und anderen Stakeholdern bei unseren Kunden, die MLOps-Plattformen und -Prozesse effektiv zu nutzen und ihre Machine Learning Modelle erfolgreich in Produktion zu bringen • An der Schnittstelle zwischen Data Science, Softwareentwicklung (DevOps), IT-Betrieb und ggf. Security stimmst du technische Anforderungen ab, um Lösungen zu integrieren • Du behältst den Überblick über aktuelle Technologien und bewertest neue Entwicklungen im Bereich MLOps und DevOps • Du konzipierst, entwickelst und wartest MLOps-Plattformen – einschließlich dem Design der technischen Infrastruktur und Toolchains (z. B. basierend auf Kubeflow und Kubernetes) – zur Unterstützung und Automatisierung des gesamten Machine Learning Lifecycles • Du unterstützt beim skalierbaren Deployment von Machine Learning Modellen und automatisierst deren Workflows durch CI/CD-Pipelines (z. B. mit GitLab CI/CD oder GitHub Actions) – inklusive Troubleshooting und technischem Support • Du integrierst und betreibst zentrale MLOps-Tools wie MLflow für Experiment Tracking, Model Registry und Deployment – und bindest sie nahtlos in CI/CD-Prozesse ein • Du implementierst GitOps-Praktiken (z. B. mit Argo CD) für die automatisierte Auslieferung von Infrastruktur- und Applikationskomponenten • Du baust Monitoring- und Logging-Lösungen zur Überwachung der Plattform, der Pipeline-Ausführungen sowie des Verhaltens produktiver Machine Learning Modelle auf und entwickelst sie weiter • Du gestaltest DevSecOps-Prozesse aktiv mit – inklusive Container-Scanning, Secret Management und Zugriffskontrollen – und arbeitest dabei eng mit unseren Security-Teams zusammen, um Sicherheit nahtlos in automatisierte Prozesse zu integrieren
Das begeistert dich
• Du hast dein Masterstudium oder deine Promotion in einem der MINT-Fächer erfolgreich abgeschlossen • Du verfügst über mindestens 4 Jahre relevante Berufserfahrung, idealerweise als (Senior) Consultant bei einer IT-Beratung • Du beherrschst Python sehr gut und nutzt es regelmäßig für Automatisierungen und zur Integration von Machine-Learning-Komponenten • Du arbeitest sicher mit Bash- bzw. Shell-Skripting, insbesondere im Kontext von CI/CD-Pipelines und Infrastrukturaufgaben • Du hast idealerweise erste Erfahrungen mit Ruby, Go oder Rust – das ist ein Plus, aber kein Muss • Du verfügst über ein tiefes Verständnis von Containerisierung mit Docker und kannst komplexe Container-Umgebungen selbstständig aufsetzen und betreiben • Du kennst dich sehr gut mit Kubernetes aus – inklusive Administration, Netzwerk-Architekturen und Security Policies • Du hast Erfahrung mit MLOps-Plattformen wie Kubeflow und MLflow. Wenn du dich auch mit SageMaker, Azure ML oder ähnlichen Lösungen auskennst, ist das von Vorteil • Du bist vertraut mit CI/CD-Tools wie GitLab CI/CD, GitHub Actions oder Jenkins und weißt, wie man damit automatisierte Deployments umsetzt • Du hast ein grundlegendes Verständnis von GitOps-Ansätzen und kennst Tools wie Argo CD oder FluxCD • Du arbeitest routiniert mit Infrastructure as Code, insbesondere mit Terraform und Ansible. Auch Helm-Charts für Kubernetes-Deployments gehören zu deinem Repertoire • Du bringst fundierte Erfahrung mit mindestens einer großen Cloud-Plattform mit – z. B. AWS, Azure oder Google Cloud (GCP) – und kennst deren Kubernetes-Angebote (EKS, AKS, GKE) sowie relevante ML- und DevOps-Services • Du richtest Monitoring- und Logging-Lösungen wie Prometheus, Grafana oder den ELK-Stack (oder Alternativen) selbstständig ein und nutzt sie aktiv zur Systemüberwachung und Fehleranalyse • Du kommunizierst überzeugend und effizient in deutscher und englischer Sprache • Du hast Spaß daran, in einem flexiblen Mix aus Homeoffice, an unserem Standort in Bonn und bei Kunden vor Ort zu arbeiten
Warum wir?
• Mit deinem Team stehst du unseren Kunden zur Seite und hilfst ihnen dabei, ihre Daten zu verstehen und die Erkenntnisse daraus gewinnbringend zu nutzen • Kundenprojekte nach dem Fließbandprinzip sind nicht unser Ding: Du arbeitest durchschnittlich an mindestens zwei Kundenprojekten gleichzeitig, sodass du dich intensiv mit den Anforderungen beschäftigen kannst und siehst, wie deine Lösungen ihre Wirkung entfalten • Abwechslung im Arbeitsalltag bringt die Vielfalt unserer Kunden aller Branchen, vom großen Mittelstand bis zum DAX-Konzern • Mit deinen zukünftigen Kolleg:innen tauschst du dich fachlich auf Augenhöhe aus und erhältst Budget und Zeit für eure eigenen Innovationsprojekte • Du wächst bei uns fachlich und persönlich durch speziell auf dich abgestimmte Weiterbildungen, Zertifizierungen und Laufbahnprogramme • In deinen Spezialgebieten kannst du deinen Schwerpunkt setzen und ausbauen • Neben einem attraktiven Fixgehalt zzgl. Umsatz- und Ergebnisbeteiligung kannst du Überstunden ausgleichen und Reisezeiten als Arbeitszeit buchen • Durch freie Wahl des Arbeitsorts und flexible Arbeitszeit gestaltest du deinen Arbeitsalltag passend zu deinem Lebensstil • Dich erwarten außerdem ein top ausgestatteter Arbeitsplatz, JobRad, Body & Mind Workout, GamesNights, Grillen auf unserer Dachterrasse, Team-Aktionen mit unternehmungslustigen Kolleg:innen, Sommerfeste mit deinen Familienmitgliedern und viele weitere Benefits
Tips for this job
Practical Job and Scholarship guidance. These tips do not replace official rules or create new eligibility requirements.
- Tailor the CV and application to the responsibilities and required skills stated on the official employer page.
- Use concrete evidence of relevant work, projects and measurable results rather than generic claims.
- Confirm location, work authorization, remote restrictions and sponsorship terms before applying.
- Apply through the original employer or official recruitment destination shown on this page.
Verification notes
Discovered directly from the employer’s published Personio open-positions XML feed. All public jobDescriptions sections were normalized into complete candidate-facing content. Full details checked against the authoritative public source during this discovery run.
Job and Scholarship is the discovery and verification layer. Confirm eligibility, dates, salary/funding and application instructions on the original source before submitting anything.
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