DevOps Für Ein Machine Learning Projekt - Frankfurt am Main, Deutschland - Harvey Nash GmbH

Harvey Nash GmbH

Geprüftes Unternehmen

Frankfurt am Main, Deutschland

vor 2 Wochen

Geschrieben von:

Lena Wagner

beBee Recruiter

Beschreibung

Für unseren Kunden suchen wir einen freiberuflichen DevOps (m/w/d) mit Kenntnissen in Machine Learning.

Eckdaten:
Dauer:
Umfang: 120 Projekttage
Einsatzort: Remote und punktuell in Frankfurt am Main
Projektsprache: Deutsch
Vertragsart: Dienstvertrag / Contracting
Seniorität: Senior

Leistungsbeschreibung:

- Implementierung der Entwicklungsinfrastruktur mithilfe von Infrastructure-as-Code (IaC) auf Basis von AWS und Azure Services, einschließlich Kubernetes.
- Einrichtung eines OnPrem GPU Clusters unter Verwendung von Kubernetes und Ansible.
- Fortschrittliche Gestaltung der CI/CD Pipelines für das Deployment von Containern, Lambdas, Datenbankskripten usw. in der Cloud über GitLab, sowie für das Deployment von Machine Learning Modellen (MLflow/S3).
- Integration automatisierter Testframeworks und statistischer Codeanalysen in CI/CD Pipelines.
- Weiterentwicklung des Monitorings mit Grafana und Cloudwatch.
- Entwicklung kleinerer Lambdas/Container basierend auf Java/Python für spezifische Anforderungen im komplexen KI-Umfeld.
- Dokumentation von Vorgängen und der zu implementierenden Architektur.
- Implementierung von ML-Lösungen unter Verwendung von Containerisierung und zentral bereitgestellten Services.
- Sicherstellung der Einhaltung von IT-Security-Vorgaben während der Entwicklung und schnelle Behebung von Sicherheitsproblemen.

MUSS-Anforderungen:

- Projekterfahrung (mindestens 3 Projekte) im Bereich KI-Modelle mit ML-Frameworks im operativen Einsatz (MLflow, scikit-learn, Tensorflow, XGBoost).
- Architektur
- und Umsetzungsknow-how im Bereich Infrastructure-as-Code (insb. Terraform und CDK) und Cloud-Deployments (AWS und Azure).
- Erfahrung mit relationalen Datenbanken, SQL, ETL und BI-Werkzeugen.
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python.
- Projekterfahrung in Deployment und Monitoring mit Tools wie Grafana, MLflow, Docker, Git, Kubeflow, Kubernetes, Helm.

SOLL-Anforderungen:

- Erfahrung im agilen Umfeld, insbesondere im agilen Requirements-Engineering (User Journeys, EPICs, Features, User Stories, User Story-Mapping).
- Kenntnisse im Design von IT-Architekturen in der Cloud (AWS/Azure).
- Problemlösungs
- und Arbeitsorganisations-Know-how in großen Projekten.
- Fortgeschrittene Projekterfahrung in Deployment (CI/CD), Automatisierung und Monitoring mit Toolunterstützung (Grafana, MLflow, Docker, Gitlab, Kubeflow, Kubernetes) mit nachweisbaren Referenzen.

Bei Interesse bitte ich um die Zusendung des Lebenslaufs mit einer Projektliste auf Deutsch. Bitte nennen Sie separat Ihren Stundensatz für remot sowie für den Einsatz vor Ort in Frankfurt am Main.