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ML Ops Engineer (m/w/d)
Aufgaben:
Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, IT-Teams und Fachabteilungen, um Machine-Learning-Modelle produktionsreif und GxP-konform bereitzustellen
Betreuung und Weiterentwicklung von MLOps-Frameworks sowie Einsatz moderner DevOps-Methoden für den effizienten Roll-out neuer ML-Projekte
Überwachung der Performance produktiver ML-Systeme und kontinuierliche Optimierung
Aufbau und Pflege skalierbarer Machine-Learning-Pipelines (z. B. mit AWS, Azure oder GCP)
Automatisierung von Trainings-, Validierungs- und Deploymentprozessen für ML-Modelle
Sicherstellung der Reproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Modellergebnissen
Qualifikation:
Abgeschlossenes Studium der Informatik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung
Erfahrung in Entwicklung, Implementierung und Wartung von ML-Systemen, idealerweise in der Pharma- oder Life-Science-Branche
Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit, Überzeugungskraft und Freude an der Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Rahmendaten:
Start: 01.09.2025
Dauer: 31.12.2025 mit Option auf Verlängerung
Auslastung: 5 Tage die Woche, 50% vor Ort, 50% remote
Einsatzort: Hamburg