Software-Entwicklung

Werkstudent/in Machine Learning Operations (m/w/d)

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Info

Stadt/Region: Leipzig (Deutschland)
Einstiegslevel: Werkstudent*innen
Beschäftigungsart: Teilzeit, befristet
Ref. Nummer: 1119

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

Spannende Einblicke in Rohde & Schwarz

Unsere Kollegen erzählen von:

täglichen Abenteuern & Herausforderungen
unserem leidenschaftlichen Team
der Technologie hinter den innovativen Projekten und Lösungen

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.

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Bei Rohde & Schwarz entwickeln und produzieren wir Lösungen in den Bereichen Test & Measurement, Technology Systems sowie Networks & Cybersecurity – mit der Vision einer sicheren und vernetzten Welt. Von der Software bis zur Endfertigung gestalten unsere über 15.000 Mitarbeitenden Produkte und Systeme, die die technologische Souveränität unserer Kunden aus Wirtschaft, Behörden und hoheitlichem Umfeld sichern und weltweit Standards setzen. Unser Headquarter liegt zentral in München und ist zugleich unser Hauptentwicklungsstandort. ipoque – A Rohde & Schwarz Company ist ein globaler Marktführer in der IP-Netzwerkanalyse. Durch unsere fundierte Expertise in der IP-Netzwerkanalyse gewinnen unsere Kunden aus IP-Daten handlungsrelevante Erkenntnisse.