💡 Werde Machine Learning Operations Engineer (M/F/X) bei Deutsche Post & DHL in Bonn – Jetzt bewerben!

Werde Teil unseres Teams in Bonn oder Berlin in Vollzeit, ab sofort

MACHINE LEARNING OPERATIONS ENGINEER (M/W/X)

Möchtest du etwas bewegen?

Wir bieten exzellente Möglichkeiten für schnelle Lerner.

Das DHL Group Team ist der weltweit führende Anbieter von Post- und Logistikdienstleistungen. Als einer der größten Arbeitgeber der Welt, der in über 220 Ländern und Territorien tätig ist, sehen wir die Welt anders. Werde Teil unseres Teams und entdecke, wie ein internationales Netzwerk, das auf Service, Qualität und Nachhaltigkeit ausgerichtet ist, Menschen verbindet und Leben durch die Kraft des globalen Handels verbessert. Und das nicht nur für unsere Kunden, sondern auch für jedes Mitglied unseres Teams.

DHL Data & AI ist eine Serviceline der DHL Group, die sich darauf konzentriert, Daten zur Wertschöpfung zu nutzen. Sie besteht aus einem dynamischen, innovativen und global vielfältigen Team mit rund 120 talentierten Fachleuten, darunter Data Engineers, Cloud Engineers, DevOps Engineers, Data Scientists und Architects. Mit Niederlassungen in Singapur und Italien ist Bonn der Hauptsitz von DHL Data & AI. Das Ziel des Teams ist es, die Leistungsfähigkeit der Data Science zu entfesseln, x-Business Unit AI-Lösungen voranzutreiben, eine datengesteuerte Kultur zu fördern und die Digitalisierung innerhalb der DHL Group zu beschleunigen. Im Rahmen seiner Arbeit ist das Team für die Erstellung und Pflege robuster Datenplattformen und Datenpipelines verantwortlich, um eine genaue und effiziente Datenverarbeitung und -analyse zu gewährleisten. Das Team lebt Vielfalt mit über 20 vertretenen Nationalitäten und einem Frauenanteil von 30 %, was die Zusammenarbeit und das Streben nach Exzellenz fördert.

Deine Aufgaben.

DHL hat eine moderne, auf Kubernetes basierende Data-Science-Plattform eingeführt, die die Open-Source-Lösung Kubeflow nutzt. Unsere Umgebung bietet dir die Möglichkeit, mit modernsten Open-Source-Komponenten in Kombination mit sorgfältig ausgewählten, herstellergestützten Lösungen zu arbeiten.

Als MLOps Engineer spielst du eine entscheidende Rolle bei der professionellen Entwicklung, Bereitstellung und dem Betrieb von hochmodernen Machine-Learning-Anwendungsfällen mit Spitzentechnologie. Du unterstützt Data Scientists beim Übergang ihrer Aktivitäten von informeller, explorativer Datenanalyse (z. B. Jupyter Notebooks) zu produktionsreifen Services und strukturierten ML-Pipelines.

Diese Rolle umfasst die praktische Entwicklung, die tief in die DevOps-Prinzipien integriert ist, über den gesamten Lebenszyklus unserer ML-Anwendungen, wobei du:

• Robuste ML-Pipelines mit Kubeflow Pipelines entwickelst und pflegst, wobei du Python für die Wiederverwendbarkeit, Modularität und effiziente Datenverarbeitung von Komponenten verwendest und gleichzeitig eine robuste Versionskontrolle und Reproduzierbarkeit gewährleistest.
• Produktionsreifen Python-Code für Machine-Learning-Anwendungen schreibst, der Robustheit, Skalierbarkeit und optimierte Bereitstellung in Containern gewährleistet.
• Robuste CI/CD-Pipelines für ML-Anwendungen entwickelst und integrierst, wodurch die Build-, Test- und Bereitstellungsprozesse direkt auf Kubernetes-Clustern automatisiert werden
• Kubernetes-Basiskomponenten und -Konzepte verwendest, um containerisierte ML-Anwendungen bereitzustellen.
• Die Ressourcenkonfiguration von ML-Anwendungen (z. B. CPU-, GPU- und Speicheranforderungen) bewertest, um eine optimale Nutzung unserer Ressourcen zu gewährleisten.
• Die nativen Überwachungsfunktionen von Kubernetes (z. B. Prometheus, Grafana) nutzt und benutzerdefinierte Metriken implementierst, um die Leistung von ML-Modellen und den Ressourcenverbrauch zu verfolgen und Probleme wie Model Drift zu erkennen

Dein Profil.

• Du bringst mit:

o BSc / MSc in Data Science, (Business) Analytics, Informatik, Mathematik, Statistik, Physik, (Wirtschafts-)Ingenieurwesen oder verwandten naturwissenschaftlichen / technischen Studiengängen

o 2-3 Jahre Berufserfahrung in MLOps oder ML Engineering

o Erfahrung im Schreiben von sauberem, modularem, produktionsreifem Python-Code und in der Anwendung von Software-Engineering-Prinzipien.

o Erfahrung mit gängigen Python ML/Data-Science-Bibliotheken (z. B. scikit-learn, pandas, polars, NumPy, TensorFlow/PyTorch Grundlagen).

o Routinierte Erfahrung mit gängigen Python-Tools wie pip, virtuellen Umgebungen usw.

o Praktische Erfahrung mit der Kubernetes-Anwendungsentwicklung

o Vertrautheit mit Containerisierungsprinzipien (z. B. Docker) für die Erstellung und Optimierung von Images.

o Erfahrung im Design und der Implementierung von CI/CD-Pipelines für Software- und/oder ML-Anwendungen.

o Grundlegendes Verständnis von Überwachungskonzepten und Vertrautheit mit Prometheus und Grafana.

o Vertrautheit mit Git und kollaborativen Entwicklungs-Workflows.

o Fließende Englischkenntnisse

• Du möchtest:

o Tief in die GitOps-Prinzipien eintauchen und praktische Erfahrungen mit ArgoCD für Kubernetes-Bereitstellungen sammeln.

o Erfahrungen mit der Definition von Infrastruktur und Konfigurationen als Code (IaC) sammeln.

o An einer Vielzahl von hochmodernen ML- und KI-Lösungen für ein globales Unternehmen mit vielen verschiedenen Anwendungsbereichen arbeiten

• Bonuspunkte für praktische Erfahrungen mit einem der folgenden Punkte:

o Zusammenarbeit mit Data Scientists

o Beliebige Open-Source- oder proprietäre ML-Lifecycle-Management-Tools und -Plattformen wie AWS Sagemaker, Azure ML, Google Vertex AI, MLFlow, …

o Kenntnisse über Softwaresicherheit, Cloud-Infrastruktur, Datenbanken, Data Engineering oder andere verwandte Bereiche

o Zusätzliche Programmiersprachen

Deine Vorteile.

Bei DHL Data & AI bieten wir eine Reihe von Vorteilen, die dein berufliches Wachstum und dein persönliches Wohlbefinden unterstützen sollen. Das erwartet dich, wenn du unserem Team beitrittst:

• Umfassende Schulungsprogramme, Workshops und E-Learning-Ressourcen, die dein Wachstum und deine Entwicklung in den Vordergrund stellen.
• Eine flexible Arbeitsgestaltung, die Remote-Arbeit und Büropräsenz verbindet und so die Work-Life-Balance und Anpassungsfähigkeit fördert.
• Ein wettbewerbsfähiges Gehaltspaket, einschließlich verschiedener Leistungen, um das Wohlbefinden und die Zufriedenheit der Mitarbeiter zu gewährleisten.
• Verschiedene Pendelmöglichkeiten, darunter ein Jobticket für öffentliche Verkehrsmittel, ein Parkplatz gegen eine monatliche Gebühr oder ein Fahrradleasing, um deinen Vorlieben gerecht zu werden.
• Zugang zu den Kindertagesstätten der DHL Group für berufstätige Eltern.
• Ein dynamisches, kooperatives und internationales Umfeld, das neue Erkenntnisse fördert.