Stellenangebot: MLOps Ingenieur im Bereich der Bildverarbeitung (w/m/d) bei Hensoldt Holding Germany GmbH

HENSOLDT is a leading company in the European defense industry with a global reach. The company headquarter, based in Taufkirchen near Munich, develops complete sensor solutions for defense and security applications. As a system integrator, HENSOLDT offers platform-independent, connected complete solutions.
At the same time, the company, as a technology leader, drives the development of defense electronics and optronics forward and continuously expands its portfolio based on innovative approaches to data fusion, artificial intelligence, and cybersecurity. In 2023, HENSOLDT achieved a revenue of 1.85 billion euros. Following the acquisition of ESG GmbH, the company employs approximately 8,500 people. HENSOLDT is listed on the Frankfurt Stock Exchange in the MDAX.
As high-tech pioneers, we develop powerful sensor systems and digital solutions that detect threats and protect people and the environment. HENSOLDT develops these intelligent and integrated technologies for all areas of application: in the air, on water, on land, in space, and in cyberspace. At HENSOLDT, we consistently drive innovations forward and invest significantly in research and development.

Über den Bereich

Für den Bereich "Data Analysis & Fusion" suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen "MLOps Ingenieur im Bereich der Bildverarbeitung (w/m/d)" am Standort Oberkochen, Einsatzort Aalen.

Um bestmöglichen Schutz von Menschen und Material zu ermöglichen, gehen aktuelle Entwicklungstrends in die Richtung, die Anzahl und Art von Sensoren immer weiter zu erhöhen, um möglichst viele Informationen aufzunehmen. Da die Fähigkeit der Menschen für deren Auswertung nicht in gleichem Maße steigt, werden intelligente Algorithmen benötigt, die diese Sensordaten auswerten und zueinander in Relation setzen. Auf diese Weise wird ein Bild der Gesamtlage erzeugt, welches den Bediener entlastet und ihn gleichzeitig bestmöglich schützt. Ihre Aufgabe wird die Entwicklung, Implementierung und Wartung von Prozessen und Systemen, die den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen unterstützen, umfassen, um unseren Benutzern ein Mehr an Übersicht und Sicherheit zu bieten.

Ihre Aufgaben

• Entwicklung und Betrieb automatisierter Pipelines für Training, Validierung und Deployment von Machine-/Deep-Learning-Modellen im Bereich Bildauswertung
• Implementierung und Optimierung von CI/CD-Prozessen für ML-Modelle, um eine schnelle und zuverlässige Bereitstellung in produktiven Umgebungen sicherzustellen
• Überwachung von Performance und Stabilität von Deep-Learning-Modellen im Betrieb sowie bei Bedarf Durchführung von Modell-Updates und Retrainings
• Unterstützung beim Aufbau, der Skalierung und Wartung der Deep Learning Infrastruktur, inklusive Server- und Embedded Device (Deployment) -Umgebungen
• Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists (w/m/d) und Softwareentwicklern (w/m/d), um ML-Modelle effizient in bestehende Systeme und Workflows zu integrieren
• Einhaltung von Sicherheits- und Compliance-Anforderungen im ML-Betrieb

Ihr Profil

• Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Data Science, Machine Learning, Naturwissenschaften oder einer ähnlichen Fachrichtung
• Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich MLOps, DevOps oder Software Engineering mit Fokus auf Machine Learning
• Fundierte Kenntnisse in der Automatisierung von ML-Workflows, Containerisierung (z.B. Docker, Kubernetes), Cloud-Technologien und automatischer Datenannotation
• Erfahrung mit Monitoring- und Logging-Tools zur Bewertung von ML-Modellen für den produktiven Einsatz
• Erfahrungen im Einsatz von Maschine Learning im Bereich Computer Vision
• Sicherer Umgang mit Linux, Python und üblichen ML Bibliotheken (z.B. TensorRT, Torch)
• Selbständiges, unternehmerisches Denken und eine qualitäts- sowie lösungsorientierte Arbeitsweise
• Sehr gute Kommunikations- und Organisationsfähigkeiten sowie Teamfähigkeit
• Bereitschaft zur Ü2 Sicherheitsüberprüfung
• Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse

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