Job
In dieser Rolle entwickelst du ML-Trainings- und Integrationsinfrastruktur für autonome Systeme, optimierst Pipelines und förderst die Zusammenarbeit zwischen ML- und DevOps-Teams in multi-cloudfähigen Umgebungen.
Job-Zusammenfassung
Job-Technologien
Deine Rolle im Team
- Als (Senior) MLOps Engineer (d/m/w) gestalten Sie unsere ML-Trainings- und Integrationsinfrastruktur maßgeblich mit.
- Sie ermöglichen KI-Training in massivem Maßstab und bereiten unsere Systeme auf extreme Einsatzbedingungen vor.
- Dabei schlagen Sie die Brücke zwischen DevOps und Machine Learning Engineering, aber auch zu Bereichen wie Data und Simulation.
- Sie unterstützen das Machine Learning Team in der Integration unserer Trainings und der resultierenden Modelle in Software- und Hardware-in-the-Loop Umgebungen und stellen dabei zu jeder Zeit eine volle Reproduzierbarkeit, Skalierbarkeit sowie eine reibungslose Developer Experience bereit.
- Sie sorgen dafür, dass aus ML-Modellen einsatzfähige Bausteine für autonome UAVs werden, über alle Domänen hinweg, von der Perception bis zur Entscheidungsfindung.
- Ganzheitliche ML-Integration: Ob intern entwickelt oder aus Open Source, Sie schaffen in Abstimmung mit dem Team einheitliche Wege, Modelle zu übernehmen, zu bewerten und in den End-to-End-Autonomie-Stack einzubinden.
- Plattformaufbau: Sie gestalten unsere MLOps-Plattform aktiv mit und bauen auf vorhandenen Bausteinen wie Kubernetes, MLflow und GitLab auf.
- Pipelines für Training, Evaluierung und Deployment entwickeln Sie so, dass sie sowohl in Multi-Cloud-Umgebungen als auch auf unserem internen, abgeschotteten Cluster zuverlässig laufen.
- Reproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit stellen Sie über den gesamten Modelllebenszyklus sicher, von Daten- und Modellversionierung über Experiment-Tracking bis zur Model Registry.
- Evaluierung und Testing: Sie entwickeln gemeinsam mit anderen Teams wie DevOps und Simulation Umgebungen, in denen die Qualität von Modellen systematisch und vergleichbar messbar ist.
- Optimierung für Zielhardware: Sie unterstützen beim Aufsetzen von Pipelines zur Modelloptimierung und Verbesserung der Inferenz-Performance.
- Brücke zwischen den Teams: Sie arbeiten eng mit ML-Entwickler:innen, Software- und Systemengineering sowie dem Infrastrukturbetrieb zusammen und tragen die Perspektive 'ML in Produktion' in alle Teams.
Unsere Erwartungen an dich
Ausbildung
- Abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich, z.B. Informatik, Mathematik, Elektrotechnik, Luft- und Raumfahrttechnik oder Künstliche Intelligenz.
Qualifikationen
- Sie bewegen sich sicher an der Schnittstelle von Machine Learning und DevOps, mit klarem Schwerpunkt auf der ML-Seite.
- Fundiertes ML-Verständnis: Sie wissen, wie Modelle trainiert, evaluiert und verbessert werden, und haben Praxis mit PyTorch und gängigen Formaten wie ONNX.
- Sehr gute Python-Kenntnisse und Freude an sauberer, wartbarer Software, C++ Kenntnisse sind wünschenswert.
- Systemdenken: Sie denken in Gesamtlösungen statt in Einzelteilen und behalten auch dann den Überblick, wenn Modelle aus vielen Quellen zusammenkommen.
- Teamgeist und Gestaltungslust: Sie kommunizieren klar und haben Lust, eine Plattform mitzugestalten, die noch im Entstehen ist.
- Verhandlungssicher in Deutsch und Englisch.
Erfahrung
- Berufserfahrung in MLOps oder ML Engineering mit Modellen und Plattformen, die aktiv für produktive Systeme genutzt werden.
- Erfahrung mit Kubernetes, CI/CD und MLOps-Tools, etwa GitLab, Kubeflow, MLflow, KServe und Artifact Registries.
- Wünschenswert ist Erfahrung in mindestens einem der folgenden Bereiche: Erfahrung mit Modelloptimierung für Edge-Inferenz (z.B. TensorRT, Quantisierung), Hardware-in-the-Loop Umgebungen, Simulationsumgebungen und synthetischen Daten sowie verteiltem Training auf GPU-Clustern.
Unser Angebot
- Die einmalige Gelegenheit, die Zukunft autonomer Systeme bei einem weltweit führenden Luft- und Raumfahrtunternehmen zu gestalten.
- Ein inspirierendes Arbeitsumfeld, das die Innovationskraft eines Start-Ups mit der Expertise und Sicherheit eines etablierten Konzerns verbindet.
- Ein Team von brillanten Köpfen, die gemeinsam an einer großen Vision für Europas technologische Souveränität arbeiten.
- Ein attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und exzellente Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung innerhalb des Airbus-Konzerns.
- Hybrides Arbeitsmodell (bis zu 40% mobiles Arbeiten).
Benefits
Work-Life-Integration
Gesundheit, Fitness & Fun
Essen & Trinken
Themen, mit denen du dich im Job beschäftigst
Job-Standorte
Das ist dein Arbeitgeber
Airbus ist ein renommiertes Luft- und Raumfahrtunternehmen mit Dienstleistungen, die weltweit Maßstäbe setzen.
- Englisch
- Etablierte Firma
- Full Remote, Hybrid, Onsite
- Fahrzeugbau, Zulieferer · Industrie, Produktion
Arbeitgeber-Reviews
3,3Gesamt(1 Bewertung)
- Karriere
- 3,2
- Engineering
- 2,9
- Arbeitsbedingungen
- 4,0
- Teamkultur
- 3,5
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