Machine Learning Operations Engineer (m/w/d) in Zürich

Executive- Search und Talent Management Beratung an, um die persönlichen und individuellen Ansprüche
jedes Einzelnen abzuholen und diese in der Personalbeschaffung und Karriereplanung optimal umzusetzen.

Machine Learning Operations Engineer (m/w/d)

Verantwortung:

Umsetzung von CI/CD-Best Practices für ML-Modelle (Testing, Containerisierung, Deployment)

Entwicklung und Optimierung von ETL/ELT-Pipelines für das zentrale Data Warehouse (Exasol)

Zusammenarbeit mit Data Scientists/Engineers zur Bereitstellung relevanter Daten

Gestaltung und Weiterentwicklung der IT-Infrastruktur (Cloud/On-Prem, Skalierung, Sicherheit)

Qualifikationen:

Studium in Informatik, Mathematik oder verwandtem Fach

Erfahrung in Python, Java oder Scala sowie mit Datenpipelines

Fundierte SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit DWH-Technologien

Praxis mit DevOps-/MLOps-Tools (z. B. Docker, Kubernetes, Airflow, MLflow)

Sehr gute Deutschkenntnisse

Benefits:

Attraktive Vorsorge- und Versicherungsleistungen
Gute Verkehrsanbindung und Erreichbarkeit
Homeoffice
Markt- und leistungsgerechte Löhne
Offene Unternehmenskultur
Attraktive Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten

ROCKEN Jobs:

Profil erstellen:

Arbeitsort
Zürich

Kontakt

Ella Moerland,
+41443852882
08.05.2025 80% - 100% Festanstellung

Rocken® ist ein Schweizer Unternehmen mit dem Sitz in Zürich.
Wir haben eine webbasierte Online- Plattform zur Jobsuche und Talentgewinnung entwickelt, die den
Bewerbungsprozess digitalisiert und die Unternehmung dabei unterstützt, Talente am Markt rasch zu
erkennen und langfristig für sich zu gewinnen. Mit einem digitalen Rocken Profil kann sich jeder
Bewerber schnell und unkompliziert mit marktführenden Firmen verbinden und das Profil teilen.
Unsere Arbeit stellt technologisch und organisch die Menschen im Mittelpunkt. Rocken® bietet

Firma: Rocken AG

Einsatz

Arbeitspensum:
80%
Anstellungsverhältnis:
Festanstellung

 

Stellen-Typ:
Mitarbeiter/In
Arbeitsort:
Zürich (ZH)

Bewerbung schreiben Bewerben

Publikationsdatum: 09.05.2025

powered by: workpool.jobs