{"id":1857182,"url":"https://alion.io/job/comma-soft-senior-consultant-mlops-engineering-mwd","title":"Senior Consultant MLOps Engineering (m/w/d)","company":{"id":3162056,"name":"Comma Soft","domain":"comma-soft.com","url":"https://alion.io/company/comma-soft","size_band":"51-200","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Personio","truth_index":{"grade":"B","score":75,"open_postings":9,"ghost_share":0,"stale_share":1,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":null,"computed_at":"2026-10-27T05:46:45Z"}},"role":"AI/ML","role_family":"AI/ML","seniority":"senior","employment_type":"full_time","work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Bonn, Germany"],"countries":["DE"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":81000,"max_usd":167000,"period":"year","method":"role_seniority_country_remote_cell","sample_n":19},"experience_years_min":4,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Amazon SageMaker","optional":false},{"name":"ArgoCD","optional":false},{"name":"Azure","optional":false},{"name":"Bash","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"GitHub Actions","optional":false},{"name":"GitLab CI","optional":false},{"name":"GitOps","optional":false},{"name":"Kubeflow","optional":false},{"name":"Kubernetes","optional":false},{"name":"Machine Learning","optional":false},{"name":"MLFlow","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"Ruby","optional":false},{"name":"Rust","optional":false},{"name":"Amazon EKS","optional":true},{"name":"Ansible","optional":true},{"name":"AWS","optional":true},{"name":"Azure AKS","optional":true},{"name":"FluxCD","optional":true},{"name":"GCP","optional":true},{"name":"Google GKE","optional":true},{"name":"Grafana","optional":true},{"name":"Helm","optional":true},{"name":"Jenkins","optional":true},{"name":"Prometheus","optional":true},{"name":"Terraform","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2025-09-01T10:19:29Z","employer_posted_date":"2025-09-01","last_verified_at":"2026-10-27T11:37:27Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":421,"trust":{"level":"stale","repost_count":0,"flags":["stale"],"days_open":420},"description":"Worum es geht\n Je nach Bedarf im Kundenprojekt übernimmst du mehrere Rollen:Als technische/r Experte/in / Architekt:in für MLOps bist du der/die primäre Ansprechpartner:in für die technische Konzeption und Umsetzung der MLOps-Infrastrukturen und Automatisierungslösungen\nAls Implementierer / Engineer baust du Plattformen und Pipelines auf, konfigurierst Tools und schreibst den notwendigen Code (IaC, CI/CD-Konfigurationen, Automatisierungsskripte)\nAls Enabler / Unterstützer hilfst du Data Science Teams und anderen Stakeholdern bei unseren Kunden, die MLOps-Plattformen und -Prozesse effektiv zu nutzen und ihre Machine Learning Modelle erfolgreich in Produktion zu bringen\nAn der Schnittstelle zwischen Data Science, Softwareentwicklung (DevOps), IT-Betrieb und ggf. Security stimmst du technische Anforderungen ab, um Lösungen zu integrieren\n Deine AufgabenDu behältst den Überblick über aktuelle Technologien und bewertest neue Entwicklungen im Bereich MLOps und DevOps\nDu konzipierst, entwickelst und wartest MLOps-Plattformen - einschließlich dem Design der technischen Infrastruktur und Toolchains (z.B. basierend auf Kubeflow und Kubernetes) - zur Unterstützung und Automatisierung des gesamten Machine Learning Lifecycles\nDu unterstützt beim skalierbaren Deployment von Machine Learning Modellen und automatisierst deren Workflows durch CI/CD-Pipelines (z. 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