Engineer (DevOps/MLOps) m/w/d

Machen Sie Ihren nächsten Karriereschritt bei einer Bank, in der Sie Ihre weitere Zukunft und die Zukunft der Genossenschaftsbanken erfolgreich gestalten können. Die DZ BANK ist die zweitgrößte Geschäftsbank Deutschlands, Spitzeninstitut der Genossenschaftlichen FinanzGruppe Volksbanken Raiffeisenbanken, Zentralbank für rund 800 deutsche Genossenschaftsbanken und hat die Holdingfunktion für die Unternehmen der DZ BANK Gruppe. Wir sind ein leistungsfähiger Arbeitgeber, der Ihnen neue spannende Herausforderungen bietet. Der digitales Denken und Eigeninitiative schätzt. Der fordert und fördert. Der Innovationen voran treibt und an stetigen Wandel glaubt. Und der besonders partnerschaftlich denkt und arbeitet - denn wir gestalten Erfolg gemeinsam, gerne mit Ihnen.

Das erwartet Sie

• Als AI Platform Engineer (m/w/d) konzipieren Sie unsere KI- bzw. ML-Plattformen und treiben als zentrale Schnittstelle von Softwareentwicklung, MLOps sowie Data Science ihre Weiterentwicklung voran.
• Hierzu optimieren Sie unsere bestehende Machine-Learning-Plattform (u. a. Dataiku) und unterstützen uns bei ihrer performanten Integration in unser wachsendes KI-Ökosystem.
• Sie entwerfen und implementieren robuste Backend- sowie DevOps- bzw. CI-Funktionalitäten, um unsere Plattformbereitstellung zu automatisieren und ebenso effiziente wie standardisierte Release-Pipelines sicherzustellen.
• Indem Sie MLOps-Pipelines aufbauen, betreiben und laufend optimieren, ermöglichen Sie unseren Data Scientists das reibungslose Management der Machine-Learning-Modelle über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg - vom Training über das Deployment bis hin zum Monitoring.
• Darüber hinaus arbeiten Sie eng mit unseren Data Scientists, ML-Engineers sowie Fachbereichen zusammen und entwickeln innovative, datengetriebene Produkte für echten Mehrwert in der Finanzindustrie.

Das bringen Sie mit

• Erfolgreiches Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Physik, Mathematik oder ein ähnlicher akademischer Abschluss - alternativ eine vergleichbare abgeschlossene Ausbildung oder eine durch einschlägige Berufspraxis erworbene Qualifikation
• Fundierte Erfahrung in mind. einer höheren Programmiersprache im Backend (z. B. Python, Java) und entsprechenden Bibliotheken wie FastAPI
• Vertraut mit der Containerisierung (Docker) und Orchestrierung (bevorzugt Kubernetes / OpenShift) sowie den Prinzipien moderner Cloud-Plattformarchitekturen (GCP)
• Tiefes Verständnis rund um die Herausforderungen im MLOps-Umfeld (u. a. CI/CD für ML, Model Monitoring, Automatisierung von Pipelines) und idealerweise geübt im Umgang mit Tools wie Dataiku, KubeFlow oder MLFlow
• Bewandert in Linux und den gängigen Werkzeugen (z.B. shell)
• Sehr gutes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift