MLOps Engineer (all genders)

mit oder ohne Berufserfahrung

INWT ist eine Data-Science-Beratung mit Sitz in Berlin.

Als MLOps Engineer sorgst du zusammen mit anderen dafür, Modelle in den Produktivbetrieb zu überführen und unterstützt im Bereich Data Engineering. Egal, ob du schon einschlägige Berufserfahrung hast oder dich einfach für Automatisierung, Coding und Data Science interessierst – wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Wir wissen, dass die IT-Branche von strukturellen Ungleichheiten geprägt ist. Wir freuen uns daher insbesondere über Bewerbungen von Personen, die aufgrund ihres Geschlechts oder ihrer geschlechtlichen Identität in unserer Branche unterrepräsentiert sind. Aktuell machen unterrepräsentierte Geschlechter gut ein Drittel unseres Teams aus – unser Ziel ist es, diesen Anteil weiter zu erhöhen.

Das sind deine Aufgaben bei uns

  • Du arbeitest mit anderen MLOps Engineers, Data Engineers und Data Scientists in selbstorganisierten Teams zusammen – oder integriert in ein Kund*innen-Team.
  • Du erstellst und erweiterst Modell-Pipelines, z. B. für Datenaufbereitung, Feature Engineering oder Bereitstellung von Ergebnissen.
  • Du erstellst oder setzt Software-Architekturentwürfe für die Produktivnahme von ML-Modellen um.
  • Du programmierst Code für Datenaufbereitung und Feature Engineering.
  • Du automatisierst Prozesse wie z. B. die Datenvalidierung und das Monitoring von Modellen.
  • Du erprobst neue Technologien und Standards und setzt diese gezielt ein, um produktiv genutzte Datenprodukte kontinuierlich weiterzuentwickeln und technologisch auf dem neuesten Stand zu halten.

Beispiele aus unseren Projekten

  • Prognose der Luftschadstoffbelastung in Berlin für die Senatsverwaltung, Bereitstellung der Prognosen über eine REST API
  • Architektur und Betrieb eines Real-Time-Fraud-Detection-Algorithmus auf einem EKS Cluster
  • Anpassung rechenintensiver Modelle (z. B. Computer Vision oder Foundation Models) für das Deployment auf Edge Devices

Was wir bieten

  • Arbeit in einem hochqualifizierten, hilfsbereiten und motivierten 20-köpfigen Team
  • Transparente, einheitliche Gehälter pro Erfahrungsstufe (Assistant, Junior, Intermediate, Senior, Principal)
  • Work-Life-Balance durch flexible Arbeitszeiten, Teilzeit und Home Office
  • Elternzeit ohne Diskussionen oder Augenrollen (auf 20 Mitarbeitende kommen bei uns 17 Kinder)
  • Zeit und Ressourcen, um neue Technologien und Tools zu testen und dich damit vertraut zu machen
  • Flache Hierarchien und transparente Kommunikation, z. B. regelmäßige Entwicklungsgespräche
  • Möglichkeit, an wichtigen Entscheidungen im Unternehmen mitzuwirken
  • Partnerschaftlich geführtes Unternehmen ohne externe Investor*innen
  • Einen modernen Tech-Stack mit starkem Fokus auf Open-Source-Lösungen

Das wünschen wir uns von dir

Allgemein

  • Du bist fasziniert von MLOps und es reizt dich, wenn PoCs nicht in der Schublade verschwinden, sondern zu produktiv genutzten Datenprodukten werden.
  • Du arbeitest gerne im Team.
  • Du bist neugierig und arbeitest dich gerne in neue Technologien ein.
  • Du kannst auf Deutsch im Kund*innenkontakt komplexe Sachverhalte verständlich kommunizieren (Level C1) und hast sehr gute Englischkenntnisse.

Junior-Level

  • Du hast einen einschlägigen Master-Abschluss oder kannst vergleichbare Kenntnisse nachweisen.
  • Du hast erste Erfahrungen mit Docker, CI/CD und Git, z. B. aus Studium, Praktikum oder Nebenjob.
  • Du hast mindestens Grundkenntnisse in Python.

Für das Intermediate-Level wünschen wir uns zusätzlich

  • Du hast mehrere Jahre Berufserfahrung im MLOps- oder DevOps-Bereich.
  • Du bringst Kenntnisse in mehreren Deployment- und Automatisierungstools mit und hast Erfahrungen mit gängigen europäischen Cloud-Anbietern oder den Hyperscalern.
  • Du hast sehr gute Kenntnisse in Python und SQL.

Für das Senior-Level wünschen wir uns zusätzlich

  • Du hast langjährige Berufserfahrung im MLOps- oder DevOps-Bereich.
  • Du bist in der Lage, die Planung eines Softwareprojekts zu übernehmen.
  • Du kennst dich mit verschiedenen Deployment- und Automatisierungstools aus, verfolgst aktiv Trends in diesem Bereich und kannst dazu beraten.
  • Kolleg*innen und Kund*innen schätzen dich als verlässliche Sparrings-Person, wenn knifflige Hürden im Deployment-Prozess oder Betrieb auftreten.

Über INWT

Seit 2011 schaffen wir bei INWT aus komplexen Daten einen Mehrwert für unsere Kund*innen – mit maßgeschneiderten Data-Science- und Analytics-Lösungen. Statt auf Standard-Produkte setzen wir auf ein Team von Spezialist*innen, das wirklich versteht, was es tut. Bei uns findest du keine Ellenbogenmentalität, sondern eine ehrliche, offene Arbeitskultur, in der Qualität und gegenseitige Unterstützung an erster Stelle stehen.

Deine Bewerbung

Wenn du dich in der Stellenbeschreibung wiederfindest, freuen wir uns auf deine Bewerbung mit Lebenslauf und relevanten Zeugnissen, gern anonymisiert (ohne persönliche Angaben zu Geschlecht, Alter oder Herkunft).

Unsicher? Auch wenn du nicht alle Kriterien perfekt erfüllst, freuen wir uns trotzdem, von dir zu hören!

Bewerbungsschluss ist der 13. September 2026. Nach Eingang deiner Unterlagen melden wir uns innerhalb von 7 Werktagen mit einer ersten Rückmeldung bei dir und laden dich ggf. zu einem kurzen ersten (Online-)Kennenlerngespräch ein. Im nächsten Schritt bitten wir dich ggf. um die Lösung einer fachlich relevanten Aufgabe.

Solltest du vorab oder im Prozess Fragen haben, melde dich jederzeit gerne per E-Mail oder telefonisch bei uns.

Jetzt bewerben: jobs@inwt-statistics.de