Kurzbeschreibung

Unterstütze uns bei der Entwicklung und Wartung unserer Machine-Learning-Modelle! Unser junges Team skaliert derzeit eine hochperformante IT-Infrastruktur für rechenintensive ML-Prozesse und sucht dich als Werkstudent (m/w/d) zur aktiven Entlastung im operativen Tagesgeschäft. Durch deine Mitarbeit an CI-Pipelines, JupyterHub und weiteren Systemen reduzierst du Ausfallzeiten, beschleunigst unsere Entwicklungszyklen und hilfst uns dabei, zukünftig noch robustere Modelle erfolgreich zu skalieren.

Aufgaben

• Mithilfe bei der Arbeit von MLOps-Engineers beim Aufbau und der Pflege von End-to-End-ML-Workflows – von der Datenvorbereitung und dem Modelltraining bis hin zum Testen und Deployment

• Mitwirkung beim Einrichten und Verbessern von reproduzierbaren ML-Trainingspipelines und Experiment-Workflows

• Zuarbeit bei der Aufbereitung, Validierung und Verwaltung von Datensätzen, die für das Training, die Evaluierung und das Testen von ML-Modellen verwendet werden

• Assistenz bei der Durchführung, dem Vergleich und der Dokumentation von ML-Modellexperimenten, einschließlich relevanter Metriken und Konfigurationen

• Support bei der Überwachung von ML-Pipelines, Modellperformance, Systemverfügbarkeit und Ressourcenauslastung mithilfe von Dashboards

• Durchführung von Wartungs- und Fehlerbehebungsaufgaben (Troubleshooting) für ML-bezogene IT-Systeme wie JupyterHub, CI-Pipelines und Compute-Umgebungen

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Qualifikationen

• Starkes Interesse daran, End-to-End-ML-Prozesse in der Praxis zu verstehen und zu verschiedenen Teilen der ML-Pipeline beizutragen

• Motiviert, um zuverlässige, robuste und gut strukturierte IT- und MLOps-Prozesse aufzubauen, gepaart mit einem grundlegenden Interesse daran, wie Systeme funktionieren

• Analytische Fähigkeiten zur Problemlösung, Liebe zum Detail und die Fähigkeit, Verbesserungspotenziale zu identifizieren

• Gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python, sowie idealerweise Erfahrung aus praktischen Programmierprojekten

• Erfahrung mit der Administration von Linux-Servern; Kenntnisse in Docker oder Virtualisierung sind ein Plus

• Wünschenswert: Grundkenntnisse in Machine Learning, Grafana oder Dashboarding-Tools, GitLab CI/CD-Pipelines oder Kubernetes

• Offener und proaktiver Kommunikationsstil, einschließlich der Bereitschaft, Fragen zu stellen, Unterstützung zu suchen und im Team zusammenzuarbeiten

Kontakt und weitere Informationen

Wir freuen uns auf deine Bewerbung! Am besten online über das Bewerbungsportal. Bei Fragen stehen unser Chatbot Paul und das Recruiting-Team jederzeit gerne zur Verfügung.

Bei Rohde & Schwarz fördern wir Chancengleichheit und begrüßen Bewerbungen von Menschen mit und ohne Behinderung. Wir bieten eine inklusive Arbeitsumgebung, in der alle Menschen ihre Fähigkeiten und Talente entfalten können, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Alter, sexueller Orientierung, Identität und anderen Merkmalen.