MLOps-Engineers finden
Erfahrene Engineers, die Machine Learning industrialisieren: reproduzierbare Pipelines, zuverlässiges Deployment und Monitoring, das Modelle ehrlich hält.
MLOps-Engineers verfügbar, Start innerhalb weniger WochenWas ein MLOps-Engineer Ihrem Team bringt
Modelle scheitern nicht beim Training, sondern leise in Produktion, wenn Daten driften und niemand die Pipeline verantwortet. Ein MLOps-Engineer baut die Maschinerie dagegen: versionierte Daten und Modelle, automatisiertes Deployment, Monitoring mit Konsequenzen und Retraining auf Evidenz.
Unsere MLOps-Engineers kommen aus Software- und Plattform-Hintergründen; ihre ML-Infrastruktur verhält sich wie Infrastruktur: getestet, beobachtbar, dokumentiert, inklusive der Lineage und Logs, die regulierte Branchen und die EU-KI-Verordnung erwarten.
- Senior als Standard: mindestens 5 Jahre Berufserfahrung und eine geprüfte Arbeitsprobe.
- Sie führen jedes Interview selbst. Wir setzen niemanden ein, den Sie nicht freigegeben haben.
- Ihr Prozess, Ihr Repository und Ihre Tools, vom ersten Tag an.
Was unsere MLOps-Engineers umsetzen
Die Arbeit, die unsere MLOps-Engineers vom ersten Tag an liefern.
-
Pipeline-Industrialisierung
Notebook-Workflows werden versionierte, geplante, reproduzierbare Pipelines mit Tests.
-
Deployment-Plattformen
Model-Serving mit Rollout, Rollback und Shadow-Deployments: Updates werden Routine statt Risiko.
-
Monitoring und Drift
Dashboards und Alerts auf Datenqualität, Drift und Geschäftsmetriken, verdrahtet mit Retraining-Triggern.
-
Compliance-taugliche Lineage
Versionierung und Entscheidungslogs, mit denen sich jede Vorhersage rekonstruieren lässt.
-
Kosten-Engineering
Trainings- und Inferenz-Infrastruktur richtig dimensionieren, oft die schnellste Einsparung.
Ein einfacher Ablauf, gemessen in Tagen
- 1 Schritt 01
Erstgespräch
Rolle, Stack und Arbeitsweise, in 30 Minuten.
- 2 Schritt 02
Shortlist in wenigen Tagen
Erfahrene Kandidaten mit Arbeitsproben und Referenzen.
- 3 Schritt 03
Ihre Interviews
Jede Person erfüllt Ihre Anforderungen, bevor sie startet.
- 4 Schritt 04
Onboarding
In Ihr Repository und Ihre Tools, mit Pairing im ersten Sprint.
- 5 Schritt 05
Flexibel skalieren
Mit 30 Tagen Frist kündbar, keine Mindestlaufzeit über den ersten Monat hinaus.
Erfahrene Entwickler, verfügbar jetzt und nicht erst im nächsten Quartal.
Wir halten geprüfte Fachleute verfügbar: eine Shortlist in wenigen Tagen, ein Start in wenigen Wochen. Mit 30 Tagen Frist kündbar, ohne lange Bindung.
Häufig gestellte Fragen
Wie schnell kann ich MLOps-Engineers einstellen?
Eine Shortlist geprüfter Kandidaten erhalten Sie innerhalb weniger Tage, der Start erfolgt meist zwei bis vier Wochen nach dem Briefing.
MLOps oder DevOps, was brauchen wir?
Liegt der Schmerz bei Modellen (Drift, Retraining, Reproduzierbarkeit): MLOps. Liegt er bei allgemeiner Infrastruktur: DevOps. Die Profile überlappen, wir matchen auf den echten Schmerz.
Können wir Kandidaten vorab interviewen?
Ja. Sie interviewen jeden Kandidaten und entscheiden, wer in Ihr Team kommt.
Können wir später skalieren?
Ja, nach oben und unten mit 30 Tagen Vorlauf.
Holen Sie einen erfahrenen MLOps-Engineer in Ihr Team
Ein 30-minütiges Gespräch zu Rolle, Seniorität und Starttermin. Sie lernen jede Person kennen, bevor sie startet.