Senior Machine Learning & Data Engineer (m/w/d)

Salary: 70.000 - 100.000 € per year

Requirements:

Abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich, z. B. Informatik, Mathematik, Elektrotechnik, Luft- und Raumfahrttechnik oder Künstliche Intelligenz

Berufserfahrung in MLOps oder ML Engineering mit Modellen und Plattformen, die aktiv für produktive Systeme genutzt werden

Fundiertes ML-Verständnis: Kenntnisse darüber, wie Modelle trainiert, evaluiert und verbessert werden, sowie praktische Erfahrung mit PyTorch und gängigen Formaten wie ONNX

Sehr gute Python-Kenntnisse und Freude an sauberer, wartbarer Software; C++-Kenntnisse sind wünschenswert

Erfahrung mit Kubernetes, CI/CD und MLOps-Tools, etwa GitLab, Kubeflow, MLflow, KServe und Artifact Registries

Wünschenswert sind Erfahrungen in mindestens einem der folgenden Bereiche: Modelloptimierung für Edge-Inferenz (z. B. TensorRT, Quantisierung), Hardware-in-the-Loop-Umgebungen, Simulationsumgebungen und synthetische Daten oder verteiltes Training auf GPU-Clustern

Systemdenken: Gesamtlösungen im Blick behalten und auch bei Modellen aus vielen Quellen den Überblick bewahren

Teamgeist, klare Kommunikation und Interesse daran, eine noch entstehende Plattform mitzugestalten

Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse

Bewusstsein für mögliche Compliance-Risiken und integres Verhalten

Responsibilities:

Einheitliche Wege schaffen, um intern entwickelte oder Open-Source-Modelle zu übernehmen, zu bewerten und in den End-to-End-Autonomie-Stack einzubinden

Die MLOps-Plattform aktiv mitgestalten und auf vorhandenen Bausteinen wie Kubernetes, MLflow und GitLab aufbauen

Pipelines für Training, Evaluierung und Deployment entwickeln, die zuverlässig in Multi-Cloud-Umgebungen sowie auf unserem internen, abgeschotteten Cluster laufen

Reproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit über den gesamten Modelllebenszyklus sicherstellen – von Daten- und Modellversionierung über Experiment-Tracking bis zur Model Registry

Gemeinsam mit Teams wie DevOps und Simulation Umgebungen entwickeln, in denen sich die Qualität von Modellen systematisch und vergleichbar messen lässt

Beim Aufsetzen von Pipelines zur Modelloptimierung und Verbesserung der Inferenz-Performance unterstützen

Eng mit ML-Entwickler:innen, Software- und Systemengineering sowie dem Infrastrukturbetrieb zusammenarbeiten und die Perspektive ML in Produktion in alle Teams einbringen

ML-Trainings und die daraus hervorgehenden Modelle in Software- und Hardware-in-the-Loop-Umgebungen integrieren und dabei Reproduzierbarkeit, Skalierbarkeit und eine reibungslose Developer Experience gewährleisten

Dazu beitragen, ML-Modelle domänenübergreifend – von Perception bis zur Entscheidungsfindung – in einsatzfähige Bausteine für autonome UAVs zu überführen

Technologies:

CI/CD

Cloud

DevOps

GitLab

Hardware

Kubeflow

Kubernetes

MLflow

MLOps

PyTorch

Python

Support

Machine Learning

More:

Wir sind Airbus Defence and Space GmbH. Am traditionsreichen Technologiestandort der Tesat in Backnang bauen wir ein neues, agiles Kompetenz- und Entwicklungszentrum auf, in dem wir die Expertise der Weltraumtechnik mit der Dynamik eines Start-ups verbinden und die nächste Generation KI-gestützter Verteidigungs- und Dual-Use-Anwendungen entwickeln. Die unbefristete Vollzeitstelle als (Senior) MLOps Engineer ist in der Job Family Qualification & Operability angesiedelt und richtet sich an Professionals auf verschiedenen Karrierestufen; die Eingruppierung erfolgt auf Basis der individuellen Erfahrung. Wir bieten die Möglichkeit, die Zukunft autonomer Systeme bei einem weltweit führenden Luft- und Raumfahrtunternehmen mitzugestalten, ein inspirierendes Umfeld, ein engagiertes Team, ein attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, berufliche Entwicklungsmöglichkeiten innerhalb des Airbus-Konzerns und ein hybrides Arbeitsmodell mit bis zu 40 % mobilem Arbeiten. Wir unterstützen persönliches Wachstum mit maßgeschneiderten Entwicklungslösungen und begrüßen Bewerbungen unabhängig von sozialem oder kulturellem Hintergrund, Alter, Geschlecht, Behinderung, sexueller Orientierung oder religiöser Überzeugung. Wir fördern flexible Arbeitsweisen, um Zusammenarbeit und innovatives Denken zu unterstützen.

last updated 44 week of 2026