Jobbeschreibung
Wir bei Thalia lieben Bücher und die damit verbundenen Erlebnisse. Um diese allen Menschen zugänglich zu machen, arbeiten wir mit modernsten Technologien, lassen innovative Ideen Wirklichkeit werden und entwickeln uns permanent weiter – im Store, Online, in der App und im eReader.In unserem eCommerce-Bereich treiben acht agile Scrum-Teams ihre eigenen Ideen voran, kreieren individuelle Lösungsansätze und folgen dabei ihrem eigenen Rhythmus. Alle Teams eint das übergreife Ziel gemeinsam das perfekte Kundenerlebnis in der Thalia-Omni-Channel-Welt zu gestalten.
Du willst uns vorab kennenlernen? Dann schau auf https://tech.thalia.de/ vorbei!
- In Deiner Rolle bist Du verantwortlich für den Aufbau und die Weiterentwicklung der Entwicklungsumgebung für ML-Projekte und der MLOps Pipeline.
- Kontinuierliche Überwachung der ML-Modelle und KI-Services, professionelle Wartung und effiziente Fehlerbehebung sowie Optimierung in Bezug auf Latenz, Speicherbedarf und Durchsatz.
- Implementierung und Wartung von CI/CD-Pipelines für kontinuierliche Integration und Bereitstellung von ML-Services.
- Implementierung einer umfassenden Versionskontrolle für Modelle, Experimente und Metadaten.
- Entwicklung maßgeschneiderter Werkzeuge zur effizienten Optimierung des gesamten Entwicklungs- und Bereitstellungsworkflows
- Gemeinsam mit dem KI und Data Science Team hilftst Du bei der Definition und Entwicklung von Best Practices für Machine Learning bei Thalia.
- Du verfügst über einen Masterabschluss in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet.
- Du bringst mindestens zwei Jahre praktische Erfahrung im Bereich des ML Engineering.
- Fundierte Kenntnisse in der Welt der Cloud-nativen Entwicklung - mit Microsoft Azure und/oder GCP – insbesondere im Hinblick auf ML Tools.
- Erfahrung mit der Verwaltung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen mittels Kubernetes.
- Fundierte Kenntnisse in der Versionskontrolle mit Git sowie - Erfahrung mit Plattformen wie Github oder Bitbucket.
- Du hast Programmierkenntnisse in Python für die Entwicklung und Implementierung von Machine Learning-Modellen und Erfahrung mit gängigen Frameworks (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
- Du hast Erfahrung in der Arbeit mit Linux und der Bash-Shell.