Was macht ein:e MLOps Engineer?

MLOps Engineer

MLOps Engineers sorgen dafür, dass Machine-Learning-Modelle zuverlässig, skalierbar und effizient in den produktiven Betrieb überführt werden können. Sie kombinieren Data Engineering, DevOps und Machine Learning – und schaffen die technischen Voraussetzungen dafür, dass KI-Anwendungen nicht nur im Test, sondernauch im Alltag stabil und leistungsfähig laufen. Ihre Arbeit umfasst Modelldeployment, Automatisierung, Monitoring und Wartung von KI-Systemen.

Aufgaben von MLOps Engineers

Aufbau und Pflege von MLOps-Plattformen für Deployment, Betrieb und Wartung von KI-Modellen
Entwicklung automatisierter Pipelines für Datenverarbeitung, Training, Validierung und Inferenz
Integration von ML-Modellen in produktive Anwendungen und bestehende IT-Landschaften
Überwachung von Modellperformance (z. B. Erkennung von Modellabweichungen (Drift Detection) und automatisches Nachtrainieren (Retraining))
Sicherstellung von Skalierbarkeit, Sicherheit, Versionierung und Nachvollziehbarkeit
Zusammenarbeit mit Data Scientists, DevOps, Softwareentwicklern und IT-Sicherheitsteams
Implementierung von Logging-, Monitoring- und Alerting-Mechanismen

Voraussetzungen für den Beruf

Ein technisches Studium in Informatik, Data Engineering oder Softwareentwicklung bildet eine solide Basis. Zusätzlich sind tiefgehende Kenntnisse in Machine Learning, Cloud-Infrastrukturen und DevOps-Praktiken erforderlich. Viele MLOps Engineers kommen aus der Softwareentwicklung oder dem Data Engineering und haben sich gezielt auf KI-Operations spezialisiert.

Wichtige Fähigkeiten

Fachkenntnisse (Hard Skills):

Erfahrung mit Machine Learning und Model Lifecycle Management
Kenntnisse in DevOps-Tools wie z. B. CI/CD (Jenkins, Git), Container (Docker, Kubernetes), IaC (Terraform)
Umgang mit MLOps-Plattformen wie MLflow, Kubeflow, Azure ML, SageMaker oder Vertex AI
Programmierkenntnisse (Python, Bash, YAML) und Cloud-Services (AWS, Azure, GCP)
Know-how in CI/CD-Prozessen, Logging, Security und Reproducibility

Persönliche Kompetenzen (Soft Skills):

Technisches Verständnis und hohe Problemlösungskompetenz
Fähigkeit zur Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams
Systematische und strukturierte Arbeitsweise
Verantwortungsbewusstsein für Betriebsstabilität und Skalierung
Lernbereitschaft und Interesse an neuen Technologien

Zukunftsaussichten

Mit dem zunehmenden Einsatz von KI in produktiven Systemen steigt der Bedarf an MLOps-Expertise rasant. Unternehmen erkennen, dass nachhaltige KI nicht nur entwickelt, sondern professionell betrieben werden muss. Die Rolle des MLOps Engineers ist dabei zentral – und wird auch in Zukunft sowohl in der Industrie, im Dienstleistungsbereich als auch im öffentlichen Sektor stark gefragt sein.

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