BMW Group | Германия | 80809 München | Полный рабочий день | Опубликовано: 01.05.2026 на stepstone.de
Старший инженер по MLOps — платформа автономного вождения (f/m/x)
Искусственный интеллект и машинное обучение находятся на переднем крае, когда дело доходит до формирования мобильности следующего поколения в таких областях, как автоматизированное вождение. Но требуется настоящее интеллектуальное лидерство и опыт, чтобы определить тенденции и технологии ИИ, которые изменят то, как люди путешествуют навсегда. Мы являемся кросс-функциональной командой, занимающейся разработкой и эксплуатацией масштабируемой платформы MLOps для автономного вождения. Вместе мы создаем инновационные решения ИИ, предоставляя надежную облачную инфраструктуру для всего жизненного цикла машинного обучения. .
* После нажатия кнопки Читать далее откроется оригинальное объявление на сайте нашего партнера, где вы можете посмотреть детали этой вакансии и контактные данные. Если вам необходим перевод этого текста, то после возвращения на наш сайт он будет подготовлен и вы можете его прочитать, нажав на кнопку Показать весь перевод.
Ваши задания • Ваш профиль • Что мы предлагаем
- Вы проектируете, создаете и управляете кластерами Kubernetes на AWS EKS с высокими стандартами безопасности и масштабируемости для автономных рабочих нагрузок AI / ML. Кроме того, вы предоставляете и организуете крупномасштабные кластеры графических процессоров для распределенного обучения и экспериментов ИИ / мл. Здесь вы внедряете и автоматизируете конвейеры CI / CD для рабочих процессов AI / ML, оптимизированных для жизненного цикла модели автономного вождения. Кроме того, вы разрабатываете и поддерживаете поиск компонентов инфраструктуры в качестве отслеживания экспериментов, реестра моделей и хранилища артефактов с учетом данных автономного вождения. Вы контролируете и оптимизируете надежность, производительность и стоимость платформы. Кроме того, вы реализуете стратегии планирования ресурсов, управления квотами и контроля затрат в среде MLOps. Вы тесно сотрудничаете с учеными-данными, инженерами AI/ML и облачными архитекторами, чтобы обеспечить надежную инфраструктуру для всего AI/MLcycle.
- Степень университета в области компьютерных наук, наук о данных, ИИ, математики, физики или сопоставимых квалификаций. Не менее пяти лет профессионального опыта в MLOps, DevOps или Cloud Engineering с акцентом на платформы машинного обучения. Глубокий опыт в Kubernetes, AWS EKS и связанных с ними облачных сервисах. Всесторонние знания о распределенной инфраструктуре обучения и крупномасштабной оркестровке ГПУ. Продвинутые навыки в области инфраструктуры как кода, особенно Terraform и Helm. Сильное владение разработкой Python, скриптингом и автоматизацией, практический опыт работы с конвейерами CI/CD, а также инструменты мониторинга и наблюдения (например, ArgoCD, GitHub Actions, Prometheus, Grafana, OpenSearch/Kibana, CloudWatch). Очень хорошие письменные и разговорные навыки английского языка; знание немецкого языка является преимуществом.
- Сложные проекты, с которыми мы вместе формируем мобильность завтрашнего дня. Широкий спектр личных и профессиональных возможностей развития. Привлекательные, справедливые и связанные с производительностью расходы. Высокий уровень безопасности труда. Ежегодные специальные платежи ищут как отпускные, рождественские бонусы и распределение прибыли. Гибкие рабочие часы, включая 6 недель ежегодного отпуска и сверхурочные. Скидка на BMW и MINI. Другие преимущества bmw.jobs/benefits
- Дата начала: с этого момента
- Тип занятости: неограниченный
- Время работы: полный рабочий день В BMW Group мы придаем большое значение равному обращению и равным возможностям. Рекрутинговые решения основаны на личности, опыте и навыках заявителей. Узнайте больше здесь. .
Местонахождение
 | BMW Group | |
| 80809 München | ||
| Германия |
Текст этого объявления был переведен с немецкого на русский язык посредством системы автоматического перевода и может содержать как смысловые, так и лексические ошибки. Поэтому он может использоваться только в ознакомительных целях. Для более детальной информации перейдите к тексту оригинального объявления по ссылке ниже.
Для получения дополнительной информации читайте исходное объявление