Deutschland
HENSOLDT
DHL Consulting
Senior MLOps Engineer (d/w/m), DHL Data & AI
Deutschland
Bonn, North Rhine-Westphalia, Germany
PythonAWSKubernetesGo
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ALLGEMEINE INFORMATIONEN
Standort: Bonn, Deutschland
Berufserfahrung: Berufserfahrene
Art der Tätigkeit: Nicht-Beratung
Arbeitszeit: Vollzeit
Vertragsart Unbefristet
Reisetätigkeit Keine
Bei Fragen wenden Sie sich bitte an: [email protected]
Eines unserer Teammitglieder wird sich mit Ihnen in Verbindung setzen.
Wenn Sie an dieser Position interessiert sind, klicken Sie bitte auf „Bewerben“ und reichen Sie Ihren Lebenslauf, akademische Zeugnisse inkl. Noten, berufliche Referenzen, Ihre Gehaltsvorstellung und Ihr frühestmögliches Eintrittsdatum ein. Wir bitten Sie höflich, sich jeweils nur für eine Position zu bewerben! Wir werden uns bei Ihnen melden, wenn wir eine bessere Übereinstimmung mit einer anderen Rolle im Team sehen.
Sie finden uns hier: DHL Data & AI
BESCHREIBUNG UND ANFORDERUNGEN
Wir schaffen Mehrwert bei der DHL Group durch Daten- und KI-Innovationen!
Bei DHL Data & AI ist es unser vorrangiges Ziel, skalierbare KI-Lösungen zu konzipieren und bereitzustellen, die einen messbaren geschäftlichen Mehrwert für die gesamte DHL Group schaffen. Wir arbeiten durchgängig, von kleinen, schnellen Proof of Concepts zur Validierung von Potenzialen bis hin zu vollständig implementierten KI-Lösungen, die in enger Partnerschaft mit den Fach- und Engineering-Teams entwickelt werden. Um dies zu unterstützen, optimieren wir kontinuierlich unsere Daten- und KI-Plattformen, um sichere, kosteneffiziente und zuverlässige Grundlagen für unsere Lösungen zu gewährleisten.
Neben diesem Kernfokus stärken wir das Unternehmen auch durch Data Governance, Schulungen, Technologie-Inkubation und den Aufbau von Communities. Wir setzen uns dafür ein, die Data & AI-Fähigkeiten nachhaltig zu skalieren und die Digitalisierung innerhalb der DHL Group zu beschleunigen.
Verstärken Sie unser wachsendes Team in Bonn in Vollzeit als Senior MLOps Engineer (d/w/m) und gestalten Sie das Unternehmen aktiv mit!
CONNECTING PEOPLE. IMPROVING LIVES.
Wer wir sind
DHL Data & AI ist eine globale Business Service Line innerhalb der DHL Group, die sich darauf konzentriert, Daten zur Schaffung von geschäftlichem Mehrwert zu nutzen. Wir sind ein dynamisches, innovatives und diverses Team mit etwa 100 talentierten Fachkräften, darunter Data Engineers, Cloud Engineers, DevOps Engineers, Data Scientists und Architekten.
Die DHL Group ist der weltweit führende Post- und Logistikdienstleister. Als einer der größten Arbeitgeber der Welt, der in über 220 Ländern und Territorien tätig ist, sehen wir die Welt mit anderen Augen.
Ihre Aufgaben
DHL Data & AI betreibt ein vielfältiges Portfolio an produktionsreifen KI-Lösungen innerhalb der Gruppe, das von LLM-basierten und agentischen Anwendungen bis hin zu traditionellen machine learning-Modellen reicht. Unser Ökosystem basiert auf einer modernen Kubernetes-Plattform und kombiniert führende Open-Source-Technologien mit sorgfältig ausgewählten kommerziellen Lösungen, um eine innovative und robuste Grundlage für Engineering-Exzellenz zu bieten.
Unsere Data Scientists und AI Engineers entwickeln die Modelle und die Geschäftslogik, die Innovationen vorantreiben. MLOps Engineers schließen die Lücke zwischen Entwicklung und Produktion und verwandeln diese Konzepte in robuste, sichere und beobachtbare Dienste. Als Senior MLOps Engineer übernehmen Sie die Verantwortung für diesen Prozess von Anfang bis Ende. Sie entwerfen die Architektur, implementieren die Lösung selbst und setzen Ihre Expertise und Ihr Urteilsvermögen ein, um zu entscheiden, wann sie für den produktiven Einsatz bereit ist.
Was Sie tun werden
- Verantwortung für die Architektur produktionsreifer KI-Lösungen.
Sie entwerfen und gestalten die End-to-End-Architektur von agentischen und GenAI-Anwendungen und definieren, wie diese mit Geschäftssystemen, internen Modell-Gateways, Datenquellen und Benutzern interagieren. Von der Orchestrierung mehrstufiger Agenten-Workflows bis hin zur Gestaltung von Datenflüssen, Zustandsverwaltung, Persistenz und Fehlerbehandlung treffen Sie die entscheidenden architektonischen Entscheidungen, die skalierbare und zuverlässige Lösungen ermöglichen. Sie dokumentieren und kommunizieren diese Entscheidungen klar, um sicherzustellen, dass das Team nicht nur versteht, was gebaut wurde, sondern auch warum.
- Hands-on Entwicklung von Lösungen.
Dies ist eine hochtechnische, praxisorientierte Engineering-Rolle. Sie entwickeln Anwendungen selbst unter Verwendung von Python und modernen Frameworks wie FastAPI und Pydantic, wobei Sie Agenten-Frameworks und Cloud-native Technologien nutzen. Sie containerisieren und paketieren Lösungen, automatisieren Bereitstellungen durch CI/CD- und GitOps-Praktiken und liefern diese über Entwicklungs-, UAT- und Produktionsumgebungen auf mehreren Cloud-Plattformen hinweg aus.
- Förderung der Produktionsreife und Go-Live-Entscheidungen.
Sie übernehmen die Verantwortung für die Produktionsreife einer Lösung und tragen dazu bei, einen reibungslosen Übergang in den Betrieb sicherzustellen. Sie bewerten Sicherheit, Identitäts- und Zugriffsmanagement, Resilienz-Muster, Observability, Backup- und Wiederherstellungsstrategien, operative Runbooks und Support-Prozesse. Ihr Urteilsvermögen hilft zu bestimmen, wann eine Lösung bereit ist, Geschäftsanwender zuverlässig in großem Maßstab zu bedienen.
- Messbarkeit von KI-Systemen etablieren und kontinuierliche Verbesserung.
Sie schaffen Transparenz über das Verhalten und die Leistung von LLM-gestützten Anwendungen durch Distributed Tracing, Observability-Plattformen und Evaluierungs-Frameworks. Sie entwickeln Evaluierungs-Datensätze und automatisierte Qualitätsbewertungen, einschließlich LLM-as-a-judge-Ansätzen, und helfen den Teams, eine hohe Qualität aufrechtzuerhalten und gleichzeitig Kosten, Leistung und Latenz im Zeitverlauf auszubalancieren.
- Operationalisierung von machine learning in großem Maßstab.
Sie entwerfen und verwalten Pipelines für Datenaufbereitung, Modelltraining, Batch-Inferenz und wiederkehrende ML-Workloads. In Zusammenarbeit mit Technologien wie Kubeflow und Databricks unterstützen Sie Data Scientists dabei, explorative Arbeit in strukturierte, wiederverwendbare und produktionsreife Pipelines und Model-Services zu überführen.
- Technische Führung und Mentoring.
Sie heben Engineering-Standards durch durchdachte Code-Reviews, architektonische Beratung und Wissensaustausch. Sie unterstützen das Wachstum von Associate- und Mid-Level-Engineers und tragen dazu bei, eine Kultur aufzubauen, in der Fachwissen dokumentiert, geteilt und im Team verankert wird, anstatt sich auf einzelne Mitwirkende zu verlassen.
Mindestanforderungen
Was Sie mitbringen
- Ein Bachelor- oder Masterabschluss in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik, Physik, (Wirtschafts-)Ingenieurwesen oder einem verwandten technischen Bereich.
- 4+ Jahre Berufserfahrung in der Konzeption, Entwicklung und dem Betrieb von produktionsreifer Software, Daten- oder machine learning-Systemen.
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung von agentischen oder Generative AI-Lösungen, einschließlich mehrstufiger Agenten-Workflows, Tool- und Funktionsaufrufen, Integration mit LLM-Anbietern und Anbindung an Geschäftsanwendungen. Sie verstehen die praktischen Herausforderungen und Fehlerquellen beim Betrieb dieser Systeme in der Produktion.
- Fundierte Python-Kenntnisse mit Erfahrung im Schreiben von strukturiertem, typisiertem und gut getestetem Code. Sie fühlen sich wohl bei der Arbeit innerhalb von Anwendungscodebasen, nicht nur bei Infrastruktur- oder Automatisierungsskripten (z. B. FastAPI, Pydantic).
- Solide Erfahrung mit Containern und Kubernetes, Helm-basierten Bereitstellungen, GitOps-Praktiken und CI/CD-Automatisierung auf mindestens einer großen Cloud-Plattform.
- Kenntnisse in Cloud-Infrastruktur, Datenbanken, Data Engineering oder verwandten Technologiebereichen.
- Erfahrung mit machine learning- und LLM-Lifecycle-Plattformen und Tools wie Kubeflow, MLflow, AWS SageMaker, Azure Machine Learning oder Google Vertex AI.
- Vertrautheit mit Secrets Management, Service-Mesh-Technologien sowie Identitäts- und Zugriffsmanagement in Kubernetes-Umgebungen (z. B. Vault, Istio, OAuth2 Proxy, OIDC).
- Nachgewiesene Erfahrung darin, Systeme von der Entwicklung in die Produktion zu überführen. Sie haben persönlich die Verantwortung für Produktionsreife, Sicherheit, Resilienz, Observability und die operative Übergabe für mindestens ein geschäftskritisches System mit echten Benutzern übernommen.
- Fließende Englischkenntnisse, Deutschkenntnisse sind von Vorteil.
Anforderungen
Wir bekennen uns zur Chancengleichheit und lehnen jede Form von Diskriminierung ab, wie sie in der Grundsatzerklärung der DHL Group zu den Menschenrechten definiert ist. Die Grundlage für die Personalauswahl bei DHL Data & AI sind Qualifikation, Leistung, Fähigkeiten und Erfahrung.
Was Ihnen in dieser Rolle zum Erfolg verhilft
- Die Fähigkeit, Risiken vorherzusehen und Systeme kontinuierlich zu verbessern, bevor Probleme Auswirkungen auf Benutzer oder Geschäftsergebnisse haben.
- Fundierte Expertise in LLM-Technologien, Model Serving und modernen KI-Architekturen mit einem pragmatischen Verständnis dafür, wann fortgeschrittenere Techniken anzuwenden sind.
- Eine breite Perspektive sowohl auf generative KI als auch auf traditionelles machine learning, einschließlich Erfahrung in der Arbeit mit produktionsreifen Systemen in großem Maßstab.
- Leidenschaft für das Mentoring anderer, die Förderung von Engineering-Exzellenz und die Unterstützung von Teams beim Wachstum durch Zusammenarbeit und konstruktives Feedback.
Zusätzliche Erfahrung, die besonders hervorsticht
- Arbeit mit LLM-Observability-, Tracing- und Evaluierungsplattformen, um die Qualität von KI-Systemen zu messen, zu überwachen und zu verbessern.
- Konzeption von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Lösungen und Implementierung von vektorbasierter Such- und Retrieval-Architektur.
- Aufbau und Betrieb von dauerhaften Workflows und Datenpipelines unter Verwendung moderner Orchestrierungsplattformen.
- Beitrag zu Open-Source-Projekten, Erforschung neuer Technologien oder Erfahrung mit zusätzlichen Programmiersprachen und Ökosystemen.
Was wir bieten
Bei DHL Data & AI bieten wir eine Reihe von Leistungen an, die darauf ausgelegt sind, Ihr berufliches Wachstum und Ihr persönliches Wohlbefinden zu unterstützen. Hier ist, was Sie erwartet, wenn Sie unserem Team beitreten:
- Umfassende Schulungsprogramme, Workshops und Online-Lernressourcen, um Ihr Wachstum und Ihre Entwicklung zu priorisieren.
- Ein flexibles Arbeitsmodell, das Remote-Arbeit und Büropräsenz kombiniert und die Work-Life-Balance sowie Anpassungsfähigkeit fördert.
- Ein wettbewerbsfähiges Gehaltspaket inklusive verschiedener Leistungen, um das Wohlbefinden und die Zufriedenheit der Mitarbeiter sicherzustellen.
- Vielfältige Pendeloptionen, einschließlich eines Jobtickets für den öffentlichen Nahverkehr, Parkplätzen gegen eine monatliche Gebühr oder Fahrradleasing, ganz nach Ihren Vorlieben.
- Zugang zu den Kindertagesstätten der DHL Group für berufstätige Eltern.
- Ein lebendiges, kooperatives und internationales Umfeld, das zu innovativem Denken anregt.
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