JOIN THE TEAMDevHub ist eine cloudbasierte Entwicklerplattform, die darauf abzielt, die Arbeit der Entwickler bei BASF zu optimieren und wesentliche Tools und Ressourcen bereitzustellen, um die Kundenzufriedenheit sicherzustellen. Die Plattform bietet eine funktionsreiche DevOps/MLOps-Erfahrung.Wir suchen einen hochmotivierten und detailorientierten Machine Learning (ML) Engineer, der unser dynamisches Team verstärkt. In dieser Rolle bist du verantwortlich für die Entwicklung und Wartung der ML-Komponenten. Du arbeitest eng mit unseren Senior-Entwicklern zusammen, um hochwertige, skalierbare und reaktionsschnelle KI-Lösungen zu schaffen.RESPONSIBILITIESTemplate Development: Entwerfe und baue wiederverwendbare ML-Templates und -Komponenten, um die Entwicklung von AI-, ML- und Generative AI (GenAI)-Anwendungsfällen zu optimieren.Entwickle das LLMOps-Framework: Stelle sicher, dass die ML-Fähigkeiten des Unternehmens auf mehrere Teams ausgeweitet werden, um Wiederverwendbarkeit und Standardisierung durch ein effektives LLMOps-Framework zu Website: Arbeite mit dem DevOps-Team zusammen, um CI/CD-Pipelines speziell für ML-Modelle und Workflows zu entwickeln, auszuführen und zu automatisieren.Cloud Monitoring: Unterstütze bei der Überwachung von Cloud-PaaS- und IaaS-Komponenten hinsichtlich Verfügbarkeit, Leistung und Sicherheit in Bezug auf ML-Modelle und -Dienste.Compliance und Sicherheit: Stelle die Einhaltung der BASF-Compliance- und Sicherheitsrichtlinien in der ML- und AI-Entwicklung sicher.Support und Enablement: Unterstütze und ermögliche verschiedene AI-, ML- und GenAI-Anwendungsfälle auf der DevHub-Plattform durch effektive Modellentwicklung und -bereitstellung.Prozessverbesserung: Trage zur Verbesserung interner Entwicklungsprozesse bei, insbesondere derjenigen, die mit ML und AI zusammenhängen.QUALIFICATIONSMachine Learning Expertise: Beherrschung von ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-learn. Fähigkeit, Machine-Learning-Modelle zu entwerfen, zu implementieren und zu verwalten. Expertise in Python.Generative AI: Erfahrung mit Generative AI-Techniken und -Frameworks. Fähigkeit, GenAI-Modelle zu entwickeln und bereitzustellen.Cloud Expertise: Nachgewiesene Erfahrung mit Cloud-Plattformen, insbesondere Azure. Fähigkeit, Cloud-Infrastrukturen für ML- und AI-Anwendungen zu entwerfen, zu implementieren und zu verwalten.Infrastructure as Code (IaaC): Erfahrung mit Terraform zur Bereitstellung und Verwaltung von Infrastrukturen. Fähigkeit, modulare, wiederverwendbare und skalierbare Terraform-Codes zu schreiben und zu Website: Erfahrung im Entwerfen und Implementieren von Lösungen zur Automatisierung des Experimentier- und Freigabezyklus von Machine Learning, von traditionellem ML bis LLM unter Verwendung von CI/CD-Pipelines. Vertrautheit mit GitHub Actions oder ähnlichen Tools ist sehr wünschenswert.Data Engineering: Erfahrung mit Datenvorverarbeitung, Feature Engineering und Entwicklung von Datenpipelines.Kubernetes: Erfahrung mit der Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von ML-Modellen in Kubernetes-Umgebungen.Agile Methodologies: Nachgewiesene Erfahrung in agilen Umgebungen. Starkes Verständnis von agilen Prinzipien und Praktiken, einschließlich Scrum oder Kanban. Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams.Product Thinking: Fähigkeit, Probleme mit einer Produktmentalität anzugehen und sich auf die Bereitstellung von Mehrwert für Endbenutzer zu konzentrieren. Erfahrung in iterativer Entwicklung und kontinuierlicher Verbesserung basierend auf Benutzerfeedback.Zusammenarbeit und Kommunikation: Hervorragende zwischenmenschliche und kommunikative Fähigkeiten. Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Teammitgliedern, Stakeholdern und Kunden, um Projektziele zu erreichen.Problemlösungsfähigkeiten: Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten. Fähigkeit, komplexe technische Probleme zu beheben und innovative Lösungen anzubieten.Kontinuierliches Lernen: Engagement, um über die neuesten Branchentrends, Technologien und Best Practices auf dem Laufenden zu bleiben. Bereitschaft, Fähigkeiten und Wissen kontinuierlich zu verbessern.BENEFITSVerantwortung ab dem ersten Tag in einem herausfordernden Arbeitsumfeld und "on-the-job"-Training als Teil eines engagierten Teams.Angemessene Vergütung entsprechend deiner Qualifikationen und Erfahrung. Eine sichere Arbeitsumgebung, da deine Gesundheit, Sicherheit und dein Wohlbefinden immer unsere oberste Priorität sind.Flexibler Arbeitszeitplan und Home-Office-Optionen, damit du dein Arbeitsleben und Privatleben in Einklang bringen kannst.Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten.23 Urlaubstage pro Jahr.Weitere 5 Tage (Anpassungstage) und 2 Tage (Kulturtage).Ein kollaboratives, vertrauensvolles und innovatives Arbeitsumfeld.Teil eines internationalen Teams sein und an globalen Projekten arbeiten.Umzugsunterstützung nach Madrid wird angeboten.