bürgerorientiert · professionell · rechtsstaatlich

Für Sicherheit sorgen mit Sicherheit im Job

Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine / einen

MLOps Engineer (w/m/d)

in Duisburg

„Kein Einsatz ohne uns“ – Beim Landesamt für Zentrale Polizeiliche Dienste können Sie – auch ohne Uniform – punkten und mit Ihren Ideen und Ihrem Engagement die öffentliche Sicherheit gestalten.

Die Vielfalt NRWs findet sich auch im LZPD NRW: Vielfältige Charaktere für vielfältige Jobmöglichkeiten gesucht!

Als Teil unseres engagierten Teams arbeiten Sie in spannenden KI-Projekten und tragen aktiv dazu bei, die Herausforderungen der modernen Polizeiarbeit zu meistern. Wenn Sie motiviert sind, frische Ideen einzubringen und in einem kreativen und wertschätzenden Umfeld zu agieren, freuen wir uns darauf, Sie kennenzulernen!

Wir sind ein Dezernat, das sich auf die Entwicklung intelligenter Systeme und datengetriebener Softwarelösungen spezialisiert hat. Unser Ziel ist es, durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) innovative Produkte und Services zu schaffen, die reale Probleme effizient lösen.

Sie sind verantwortlich für den Aufbau, die Automatisierung und die Skalierung von Machine-Learning-Pipelines in komplexen KI-Umgebungen und entwickeln und pflegen CI/CD-Prozessen für ML-Modelle
Sie übernehmen das Monitoring, Logging und die Performance-Optimierung von ML-Workloads
Dabei arbeiten Sie eng mit unseren Data Scientists bei der Produktivsetzung von Modellen zusammen
Sie implementieren MLOps-Standards für Versionierung, Reproduzierbarkeit und Governance und stellen die Datenqualität und Automatisierung von Trainings- und Deployment-Prozessen sicher
Außerdem gehört die Evaluierung von neuen Tools und Technologien im Bereich MLOps zu Ihren Aufgaben

Sie verfügen über ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium mit Diplom oder Master in den Bereichen Informatik, Künstliche Intelligenz, Mathematik, Physik oder in einem vergleichbaren Bereich

Zudem müssen Sie die Bereitschaft zur Durchführung einer erweiterten Sicherheitsüberprüfung mitbringen. Dies setzt voraus, dass sich Ihr Wohnsitz seit mindestens fünf Jahren in der Bundesrepublik Deutschland oder einem Mitgliedsstaat der EU befindet.

Wünschenswert sind:

Sie bringen fundierte Kenntnisse in Python und gängigen ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) mit
Außerdem haben Sie Erfahrungen mit Containerisierung und Orchestrierung (Docker, Kubernetes)
Darüber hinaus bringen Sie Fachkenntnisse in CI/CD-Tools (GitLab CI, Jenkins, ArgoCD), Erfahrung mit cloudnativen KI-Plattformen, Verständnis von DevOps-Prinzipien, Infrastructure as Code (wie z. B. Terraform) sowie Erfahrung im Monitoring von ML-Systemen (Prometheus, Grafana, MLflow) mit
Außerdem verfügen Sie über Kenntnisse der Barrierefreiheit im Sinne der WC AG 2.1 und der WCAG 2.2 AA i. V. mit der Barrierefreie-Informationstechnik-Verordnung (BITV 2.0) sowie der Gebrauchstauglichkeit gemäß DIN EN ISO 9241 Rahmeninklusionsvereinbarung IT Polizei NRW
Zudem besitzen Sie die Bereitschaft zu mehrtägigen Dienstreisen in das europäische und außereuropäische Ausland
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind für Sie selbstverständlich
Analytisches Denken, Innovationsfähigkeit, Teamfähigkeit und eine gute Kommunikationsfähigkeit runden Ihr Profil ab

Einen sicheren und sinnstiftenden Arbeitsplatz – auch in Krisenzeiten
Mobiles Arbeiten und eine optimale Work-Life-Balance in Vollzeit oder Teilzeit
Kooperationen mit Familienserviceeinrichtungen
Zahlreiche Fortbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten
Vielfältige Sport- und Gesundheitsangebote
Betriebsrente, Jahressonderzahlungen und vermögenswirksame Leistungen

Wir wollen, dass Sie einen guten Job machen. Dafür müssen die Rahmenbedingungen stimmen. Denn es geht um viel: Sie arbeiten in sensiblen Sicherheitsbereichen am Herzen der nordrhein-westfälischen Polizei.

Vergütung:

Unsere Bezahlung richtet sich nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L). Eine Eingruppierung bis einschließlich Entgeltgruppe 13 TV-L ist möglich.

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