Machine Learning Engineer / MLOps Engineer (m/w/d)

Du baust produktive KI-Systeme (LLM, RAG, Agenten) für große Kunden im öffentlichen Sektor. Kein Prototyp für die Schublade, sondern Software, die im Regelbetrieb läuft.

Wer wir sind

Rockstardevelopers, gegründet 2015, Büros in Stuttgart und München. Aus hunderten Projekten für Enterprise- und Mittelstandskunden wissen wir, wie man Software baut, die im Ernstfall trägt.

Seit einer Weile verschiebt sich unser Schwerpunkt Richtung KI: LLM-Anwendungen, RAG, Agenten-Systeme, die beim Kunden wirklich produktiv gehen. Genau dafür suchen wir dich.

Worum es geht

Unsere Kunden sind IT-Dienstleister im öffentlichen Sektor, ein reguliertes Umfeld mit hohen Ansprüchen an Datenschutz und Betriebssicherheit. Dort baust du KI-Lösungen in bestehende Branchenlösungen ein: Dialogsysteme, semantische Suche, RAG-Pipelines, Agenten, alles im echten Produktivbetrieb für viele Nutzer. Projektsprache ist Deutsch.

Ein Wort zu Remote, weil es oft die erste Frage ist: Der Alltag läuft remote-first innerhalb der DACH-Region. Ab und zu bist du vor Ort, den Rest der Zeit arbeitest du von dort, wo du gut arbeitest.

Aufgaben

Produktive Daten- und ML-Pipelines entwickeln

Datenaufbereitung und Modelltraining automatisieren

Model Serving aufbauen und betreiben, inklusive Monitoring und Alerting

ML-Modelle in Fachanwendungen integrieren

ML-Modelle überwachen, Model Drift erkennen

Technologischen Stack und DevOps-/MLOps-Prozesse weiterentwickeln

Qualifikation

Das musst du mitbringen

Die folgenden sechs Punkte sind harte Voraussetzungen, jeder muss nachweisbar sein. Wenn einer davon fehlt, können wir dich leider nicht ins Rennen schicken. So ehrlich sind wir lieber vorab, als dir Zeit zu stehlen.

Mindestens 3 Jahre Erfahrung in CI/CD-Entwicklung

Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Python-Entwicklung

Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Kubernetes und Docker

Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung als Machine Learning Engineer

Mindestens 3 Jahre Projektarbeit in agilen Entwicklerteams

Deutsch mindestens auf C1-Niveau in Wort und Schrift, nachweisbar über ein Sprachzertifikat oder als Muttersprache

Das bringst du idealerweise mit

Kein Muss, aber je mehr davon, desto besser

DevOps-Zertifizierung

Kubernetes-Zertifizierung

Prometheus und Grafana

Softwaredesign und Softwarearchitektur

Kubeflow oder OpenShift AI

Praktische Erfahrung mit ML-Modellen im Produktivbetrieb

Jenkins und ArgoCD

Erfahrung im Sozialversicherungsumfeld

SAFe

Benefits

Echte Produktivprojekte. KI, die beim Kunden in Betrieb geht. Kein Innovation-Lab, keine Folien.

Remote-first in der DACH-Region. Gelegentlich vor Ort, ansonsten arbeitest du von dort, wo du gut arbeitest.

Moderner KI-Stack. RAG, Agenten, Vektorsuche, MLOps. Aktueller Stack, kein Legacy-Ballast.

Internes Upskilling. Wir investieren in deine KI-Skills.

MacBook

Flache Hierarchien. Die Gründer sind deine direkten Ansprechpartner.

Ein Team, das sich kennt, auch bei verteiltem Arbeiten.

Dann bewirb dich, ein Lebenslauf reicht, ein Anschreiben brauchst du nicht. Wenn du früh verfügbar bist, ist das ein klares Plus. Wir melden uns innerhalb weniger Tage.

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