MLOps Engineer
Betreiben und skalieren Sie ML-Modelle in Produktion
Wer ist ein MLOps Engineer?
MLOps-Ingenieur·innen industrialisieren ML—automatisiertes Training, Versionierung, Deployment und Monitoring zwischen Data Science und Infrastruktur.
Die Rolle
- Kodifiziert CI/CD-Bögen von Experimenten bis Promotionen.
- Überwacht Inferenz-Pipelines und Drift proaktiv.
Passung ins Team
- Brückenschlag zwischen DS-Kreativität und SRE-Strenge — keine informellen Tarball-Drops.
- Alignment Compliance zu Datensätzen und Artefakt-Zugriffsgrenzen.
- Security zu signierten Artefakten vor Produktions-Rollout.
Fähigkeiten, die früh zählen
- Kubernetes und Helm fürs Serving — kontrollierte Canary-Rollouts.
- GPU-Training-Job-Packaging — glaubwürdige Kapazitätsprognosen.
- MLflow, Kubeflow oder Äquivalente — Experiment-Registrys mit Vertrauen.
- Modell- plus Datenversionierung — Rollback-Pfade bevor Incidents eskalieren.
- Inferenz-Observability — Regression vor Support-Spikes erkennen.
- Terraform oder Pulumi wo passend — Infra-Änderungen bleiben reviewbar.
So läuft das Lernen ab
Kurze Theorie und Übungen passend zu deinem Niveau — von Grundlagen bis zu Aufgaben nahe der Praxis.
Start auf der Plattform
Registrierung, Oberfläche und Skills-Diagnose — wir erfassen Level und Einstieg.
Persönlicher Plan
Pfad für deine gewählte Richtung: Themen, Modulreihenfolge und praktische Aufgaben.
Theorie und Praxis zusammen
Nach jedem Theorieblock Aufgaben auf deinem Level — von Übungen bis zu zusammenhängenden Arbeiten für Arbeitgeber:innen.
Feedback
Automatische Checks wo sinnvoll; sonst Fehleranalyse und Hinweise für den nächsten Schritt.
Eigenes Tempo
Rund um die Uhr verfügbar; schwierige Themen wiederholen, bis es sitzt.
Nah an der Arbeit
Fokus auf Abläufe und Artefakte wie im Job: Tickets, Zusammenarbeit und klare Fortschrittsinfos.
Bereit zum Start?
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