Dein Job zwischen Machine Learning, Cloud und DevOps
MLOps Engineer

 Jobbeschreibung

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

MLOps Engineers sind das Bindeglied zwischen Data Science, Softwareentwicklung und IT-Betrieb. Sie kümmern sich um die Bereitstellung, Automatisierung und Überwachung von Machine-Learning-Modellen in der Cloud oder On-Premise.

• Aufbau und Pflege von ML-Pipelines für Training, Test und Deployment
• Automatisierung mit CI/CD-Tools (z. B. Jenkins, GitHub Actions, GitLab)
• Integration von ML-Modellen in Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP)
• Überwachung von Modellen (Monitoring, Logging, Retraining)
• Optimierung von Datenflüssen und Infrastruktur
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, DevOps-Teams und Entwicklern
• Sicherstellung von Reproduzierbarkeit, Sicherheit und Skalierbarkeit

Typische Arbeitsumgebung

MLOps Engineers arbeiten in Tech-Unternehmen, Data-Science-Teams, Cloud-Umgebungen oder Beratungen. Die Arbeit ist stark remote-fähig und oft Teil internationaler Teams.

 Voraussetzungen

Ausbildung/Studium

Ein Studium in Informatik, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder Software Engineering ist der klassische Weg. Auch Quereinsteiger aus der DevOps- oder Data-Engineering-Welt haben gute Chancen, wenn sie Machine Learning verstehen.

• Machine Learning & Deep Learning
• Python-Programmierung und Data Pipelines
• Cloud Computing (AWS, Azure, Google Cloud)
• Containerisierung (Docker, Kubernetes)
• Continuous Integration/Deployment (CI/CD)
• Monitoring, Logging und Model Lifecycle Management

Zertifikate

• Google Professional Machine Learning Engineer
• AWS Certified Machine Learning – Specialty
• Microsoft Azure AI Engineer Associate
• TensorFlow Developer Certificate
• Docker/Kubernetes-Zertifikate (CKA, CKAD)

Soft Skills/Hard Skills

Hard Skills: Python, TensorFlow, PyTorch, Docker, Kubernetes, Cloud Services (AWS, GCP, Azure), CI/CD, Terraform, MLflow, Airflow.
Soft Skills: Analytisches Denken, Problemlösung, Teamarbeit, Kommunikationsfähigkeit, Lernbereitschaft.

 Gehalt

• Einstieg: 5.000–6.500 € brutto/Monat
• Mit Erfahrung: 6.500–8.500 € brutto/Monat
• Senior MLOps Engineer: 8.500–10.000 € brutto/Monat
• Freelancer/Consultant: 700–1.100 € Tagessatz

Kenntnisse in Cloud, DevOps und Data Science steigern das Gehalt erheblich.

 Karrierewege

Einstieg: Junior Data Engineer, DevOps Engineer, ML Engineer
Aufstieg: Senior MLOps Engineer, Machine Learning Architect, Head of AI Infrastructure
Alternativen: Data Engineer, Cloud Architect, AI Engineer, DevSecOps Specialist

 Arbeitsmarkt

Der Markt für MLOps wächst rasant. Immer mehr Unternehmen wollen KI in die Praxis bringen – und brauchen Experten, die Machine-Learning-Modelle produktionsreif machen. Besonders gefragt sind Kenntnisse in Cloud-Automatisierung, CI/CD und Monitoring.

 Arbeitsbedingungen

Arbeitszeiten: flexibel, projektbezogen.
Work-Life-Balance: sehr gut – Remote Work ist Standard.
Kultur: innovativ, technisch, lösungsorientiert.
Homeoffice: fast immer möglich.

 Weiterbildungsmöglichkeiten

• Vertiefungen in MLOps, DevSecOps oder DataOps
• Cloud-Zertifizierungen (AWS, Azure, GCP)
• Fortbildungen in Containerisierung und Automatisierung
• Leadership-Trainings für technische Teamführung

 Besonderheiten

Herausforderungen

MLOps ist ein dynamisches Feld – neue Tools und Frameworks entstehen ständig. Ständige Weiterbildung ist Pflicht, um auf dem neuesten Stand zu bleiben.

Missverständnisse

Viele denken, MLOps sei nur DevOps mit KI – tatsächlich ist es eine Kombination aus Data Engineering, Machine Learning und Infrastrukturmanagement.

 Für wen ist der Job geeignet?

Für Dich, wenn Du technisch stark, strukturiert und datenaffin bist. Wenn Du gerne an der Schnittstelle zwischen Entwicklung, Daten und Cloud arbeitest, passt MLOps perfekt zu Dir.

 Was gibt der Beruf zurück?

Du bringst KI aus dem Labor in die reale Welt. Deine Arbeit sorgt dafür, dass smarte Systeme stabil, skalierbar und zuverlässig funktionieren – ein zentraler Beitrag zur digitalen Transformation.

 Bewerbungstipps

Hebe Deine Projekterfahrung mit ML-Deployments, CI/CD und Cloud-Automatisierung hervor. Praktische Kenntnisse in MLOps-Tools sind oft wichtiger als theoretische ML-Erfahrung.

 Ähnliche Berufe

Data Engineer, Machine Learning Engineer, Cloud Architect, AI Infrastructure Engineer, DevOps Engineer.

 Fazit

Als MLOps Engineer sorgst Du dafür, dass Künstliche Intelligenz funktioniert – zuverlässig, sicher und skalierbar. Du bist die technische Brücke zwischen Data Science und IT-Betrieb und spielst eine Schlüsselrolle in der Zukunft der KI. Ein Beruf mit High-Tech-Faktor, Verantwortung und Top-Perspektiven.