MLOps-Ingenieur

Über Alta Ares

Alta Ares ist ein Luftverteidigungs-Neoprime. Wir bauen KI-gesteuerte Abfangjäger zur Abwehr von Drohnen und Marschflugkörpern sowie die Softwareplattform, die sie antreibt.
Unsere Kunden sind NATO-nahe Militärs und Verteidigungsinstitutionen, und unsere Systeme werden regelmäßig bei Live-Übungen und Einsatzdemonstrationen in ganz Europa, dem Nahen Osten und Asien eingesetzt.
Seit unserer Gründung im Jahr 2024 sind wir auf 90 Mitarbeiter angewachsen, haben über 60 Millionen US-Dollar gesammelt und den Umsatz in diesem Jahr um das Vierzigfache gesteigert. Wir treten jetzt in eine neue Phase der internationalen Expansion, industriellen Skalierung, Mittelbeschaffung und Produktentwicklung ein.

Rolle und Mission
Als MLOps-Ingenieur sind Sie Eigentümer der Weiterentwicklung von Gamma Ulixes, der KI-Produktplattform, die sowohl unsere internen Entwicklungsabläufe als auch kundenorientierte KI-Funktionen unterstützt.
Sie arbeiten mit Ingenieuren für maschinelles Lernen, Software-Ingenieuren und DevOps-Ingenieuren zusammen, um Forschungsprototypen in produktionsreife KI-Systeme umzuwandeln.
Über die Infrastruktur hinaus helfen Sie bei der Gestaltung der Tools, Dienste und Arbeitsabläufe, die den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens beschleunigen, von der Datenaufnahme bis zur Bereitstellung auf Betriebsplattformen.
Diese Rolle ist ideal für Ingenieure, die Spaß daran haben, Produkte zu entwickeln, komplexe Arbeitsabläufe zu automatisieren und die zuverlässige Skalierung von KI-Systemen zu ermöglichen.

Ihre Verantwortlichkeiten
Gamma Ulixes KI-Plattform

• Entwickeln und verbessern Sie Gamma Ulixes, unsere KI-Plattform zum Trainieren, Bewerten und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen.

• Erstellen Sie Funktionen zur Experimentverfolgung, Modellregistrierung und Datensatzverwaltung.

• Entwerfen Sie reproduzierbare ML-Workflows und automatisierte Trainingspipelines.

• Entwickeln Sie Benchmarking-, Bewertungs- und Modellvalidierungsdienste.

ML-Infrastruktur

• Entwerfen Sie eine skalierbare Infrastruktur, die Computer Vision und flugbahnbasiertes maschinelles Lernen unterstützt.

• Erstellen Sie APIs und Backend-Dienste, die KI-Workflows unterstützen.

• Verwalten Sie die GPU-Infrastruktur, verteilte Schulungen und die Orchestrierung von Ressourcen.

• Verbessern Sie die Überwachung, Beobachtbarkeit und Zuverlässigkeit aller KI-Dienste.

• Pflegen Sie reproduzierbare Entwicklungs- und Bereitstellungsumgebungen.

Bereitstellung und Edge-KI

• Erstellen Sie CI/CD-Pipelines für Modelle für maschinelles Lernen.

• Stellen Sie KI-Dienste in Cloud-, On-Premise- und Edge-Umgebungen bereit.

• Optimieren Sie Inferenzpipelines für Nvidia Jetson und eingebettete Hardware.

• Verwalten Sie Modellverpackungs-, Versionierungs- und Rollout-Strategien.

• Verbessern Sie die Bereitstellungszuverlässigkeit in allen Betriebsumgebungen.

Zusammenarbeit

• Arbeiten Sie eng mit Ingenieuren für maschinelles Lernen zusammen, um Forschungsabläufe zu industrialisieren.

• Arbeiten Sie mit Software-Ingenieuren zusammen, um KI-Funktionen in betriebliche Produkte zu integrieren.

• Helfen Sie dabei, technische Standards, Tools und Best Practices im gesamten Daten- und KI-Team zu definieren.

• Tragen Sie zur Weiterentwicklung der KI-Plattform-Roadmap von Alta Ares bei.

Anforderungen
Kandidatenprofil

• 3–5+ Jahre Erfahrung als MLOps-Ingenieur, ML-Plattform-Ingenieur, Software-Ingenieur oder Daten-Ingenieur in der Arbeit an Produktionssystemen für maschinelles Lernen.

• Starke Python-Software-Engineering-Kenntnisse.

• Erfahrung im Entwerfen und Betreiben einer ML-Infrastruktur in Produktionsqualität.

• Solides Verständnis von Docker, Linux und Containerumgebungen.

• Erfahrung mit ML-Experimentverfolgung, Modellregistern und reproduzierbaren Arbeitsabläufen.

• Erfahrung im Entwerfen von APIs und Backend-Diensten zur Unterstützung von KI-Anwendungen.

• Vertrautheit mit CI/CD, Infrastrukturautomatisierung und Cloud-nativer Entwicklung.

• Starke Eigentümermentalität mit der Fähigkeit, Projekte vom Design bis zur Produktion voranzutreiben.

• Komfortable Zusammenarbeit zwischen Teams für maschinelles Lernen, Software und Infrastruktur.

Fähigkeiten und Werte
Produktbesitz

• Erstellen Sie Produkte, nicht nur Infrastruktur.

• Konzentrieren Sie sich auf Entwicklererfahrung und operative Exzellenz.

• Bereitstellung von Lösungen, die sich über Teams und Kunden hinweg skalieren lassen.

Plattformtechnik

• Entwerfen Sie zuverlässige, wartbare und beobachtbare KI-Systeme.

• Automatisieren Sie sich wiederholende Arbeitsabläufe.

• Kontinuierliche Verbesserung der technischen Produktivität.

Ausführung und Autonomie

• Bequeme Übernahme komplexer technischer Projekte.

• Pragmatisch, wirkungsorientiert und praxisorientiert.

• Gedeihen Sie in schnelllebigen Umgebungen mit hohen technischen Standards.

Zusammenarbeit

• Arbeiten Sie effektiv in allen KI-, Software- und Infrastrukturteams.

• Kommunizieren Sie klar und dokumentieren Sie technische Entscheidungen.

• Tragen Sie zu einer starken Ingenieurskultur bei, die auf Qualität und kontinuierlicher Verbesserung basiert.

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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/alta-ares/mlops-engineer-paris-68862)