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Senior Machine Learning Engineer
Portugal
Lisbon, Portugal
PythonAWSGCPKubernetesTerraform
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Aufgabenbeschreibung / Professionelle Aufgaben
Sie werden dem internen Data & AI Engineering Platform Team beitreten, das für die Werkzeuge und Komponenten verantwortlich ist, die Data- und KI-Anwendungsfälle im gesamten Unternehmen ermöglichen. Das Team baut auf der bestehenden Cloud-Infrastruktur auf und verantwortet die Daten- und KI-Schicht: wiederverwendbare Module, Lifecycle-Tools, Agentenkomponenten und die interne Entwicklererfahrung für Teams, die auf der Plattform aufbauen.
Sie werden zum Design beitragen, die Implementierung verantworten und direkt mit internen Teams zusammenarbeiten, die das von Ihnen entwickelte nutzen.
Was Sie tun können
- − Aufbau und Wartung wiederverwendbarer Plattformkomponenten: Terraform-Module, Deployment-Blueprints und Abstraktionen, auf die interne ML- und GenAI-Teams angewiesen sind
- − ML-Lifecycle-Tools: Experiment-Tracking, Model Registry, Deployment-Pipelines, Monitoring
- − GenAI-spezifische Komponenten: LLM-Zugriff und -Routing, Agenten-Lifecycle und -Versioning, Tool-Integrationen, Guardrails, Evaluierungen
- − CI/CD für ML- und GenAI-Workloads
- − Unterstützung interner Teams bei der Einführung von Plattformkomponenten – Dokumentation, Beispiele, praktische Anleitung, wo nötig
Persönliche Fähigkeiten und Ausbildung
Was Sie mitbringen
- − Sie verfügen über mehr als 5 Jahre nachweisliche Erfahrung in der Arbeit mit KI.
- − Solide Engineering-Grundlagen – wartbarer Code, klares Systemdesign-Denken, Fähigkeit, Liefergegenstände End-to-End zu verantworten
- − Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure oder Databricks).
- − Erfahrung mit Infrastructure-as-Code; Terraform-Kenntnisse sind ein Plus
- − Python-Kenntnisse
- − Erfahrung im Aufbau und der Wartung von ML-Workflows End-to-End – Trainingspipelines, Experiment-Tracking, Model Registry, Deployment und Monitoring.
- − Bereitstellung und Wartung von KI-Lösungen in kubernetes, vorzugsweise in EKS.
- − Vertrautheit mit relevanten Tools (z. B. MLflow, SageMaker Pipelines, Kubeflow oder ähnliches).
- − Praktische Erfahrung mit LLMs oder GenAI-Tools in einem technischen Kontext – Arbeiten mit Modell-APIs, Aufbau oder Betrieb von Agentensystemen oder Beitrag zur GenAI-Infrastruktur (Evaluierung, Beobachtbarkeit, Guardrails usw.)
Ausbildung
- − Universitäts-/Fachhochschulabschluss in Informatik oder vergleichbar.
Sprachkenntnisse
- − Englisch mündlich und schriftlich
- − Kenntnisse und Erfahrung mit der Optimierung der GPU-Auslastung (z. B. vLLM) sind ein Plus
- − Optional: Deutsch mündlich (und schriftlich)
Zusätzliche Kommentare
- − Reisebereitschaft
- − Hybridmodell: Ein Tag pro Woche im Büro (obligatorisch)
Warum wir?
Allein durch Ihren Beitritt erhalten Sie Vorteile wie:
- Offenes Unternehmen, in dem jeder Mitarbeiter zur Entwicklung des Unternehmens beitragen muss – Ideen sind ebenso willkommen wie unabhängiges Denken
- 25 Urlaubstage pro Jahr
- Flexible Arbeitszeiten
- Jährlicher Freibetrag für Benefits (Schulung, Fitnessstudio, öffentliche Verkehrsmittel, Technologien usw.)
- Eine fantastische Onboarding-Woche in der Schweiz
- iPhone
- Zweiter Bildschirm für die Arbeit zu Hause (Flachbildschirm oder Curved)
- Technologie-Budget für den ersten Monat zum Kauf Ihres Headsets oder, falls Sie bereits eines haben, was auch immer Sie benötigen, um bequem zu arbeiten
- Krankenversicherung für Sie und Ihre Familie
- Lebensversicherung
- Büro-Perks (Kaffee, Obst, Stehpulte usw.)
Und vieles mehr...
Über uns
Am IT Campus können Sie durch anspruchsvolle IT-Projekte, flache Hierarchien, ein inspirierendes Umfeld und modernste Technologien wachsen. Sie haben auch die Möglichkeit, den IT Campus von Grund auf mitzugestalten. Sie können zeitlich und örtlich flexibel arbeiten und profitieren von attraktiven Arbeitsbedingungen.
Die Schweizerische Post verbindet Menschen, bringt Kulturen zusammen und ist einer der größten IT-Arbeitgeber der Schweiz: Wir bearbeiten jährlich über 400 Softwareprojekte und betreiben mehr als 1,000 Anwendungen – Tendenz steigend.
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