Description review
Machine Learning Engineer / MLOps Engineer (m/w/d)
Rockstardevelopers GmbH · Stuttgart · back to the listing
HR standards
57/100
needs work
Title ↔ description
82/100
solid
Reads as
Machine Learning Engineer
100% confident
What this role officially is
data scientist — ESCO, the EU occupation classification
Data scientists find and interpret rich data sources, manage large amounts of data, merge data sources, ensure consistency of data-sets, and create visualisations to aid in understanding data. They build mathematical models using data, present and communicate data insights and findings to specialists and scientists in their team and if required, to a non-expert audience, and recommend ways to apply the data.
Also known as: data scientists, data engineer, research data scientist, data expert, data research scientist
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- Staff AI Engineer - Agent Architecture & Behavior Artisan
What the listing never says
- 28 bullet points. Long requirement lists deter qualified candidates, who read them as hard gates. Scope clarity
- No section describes what the person would actually do. Scope clarity
- No pay range published. Candidates cannot tell whether applying is worth their time. Pay transparency
The listing, marked up
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Du baust produktive KI-Systeme (LLM, RAG, Agenten) für große Kunden im öffentlichen Sektor. Kein Prototyp für die Schublade, sondern Software, die im Regelbetrieb läuft.
Wer wir sind
Rockstardevelopers, gegründet 2015, Büros in Stuttgart und München. Aus hunderten Projekten für Enterprise- und Mittelstandskunden wissen wir, wie man Software baut, die im Ernstfall trägt.
Seit einer Weile verschiebt sich unser Schwerpunkt Richtung KI: LLM-Anwendungen, RAG, Agenten-Systeme, die beim Kunden wirklich produktiv gehen. Genau dafür suchen wir dich.
Worum es geht
Unsere Kunden sind IT-Dienstleister im öffentlichen Sektor, ein reguliertes Umfeld mit hohen Ansprüchen an Datenschutz und Betriebssicherheit. Dort baust du KI-Lösungen in bestehende Branchenlösungen ein: Dialogsysteme, semantische Suche, RAG-Pipelines, Agenten, alles im echten Produktivbetrieb für viele Nutzer. Projektsprache ist Deutsch.
Ein Wort zu Remote, weil es oft die erste Frage ist: Der Alltag läuft remote-first innerhalb der DACH-Region. Ab und zu bist du vor Ort, den Rest der Zeit arbeitest du von dort, wo du gut arbeitest.
Aufgaben
• Produktive Daten- und ML-Pipelines entwickeln
• Datenaufbereitung und Modelltraining automatisieren
• Model Serving aufbauen und betreiben, inklusive Monitoring und Alerting
• ML-Modelle in Fachanwendungen integrieren
• ML-Modelle überwachen, Model Drift erkennen
• Technologischen Stack und DevOps-/MLOps-Prozesse weiterentwickeln
Qualifikation
Das musst du mitbringen
Die folgenden sechs Punkte sind harte Voraussetzungen, jeder muss nachweisbar sein. Wenn einer davon fehlt, können wir dich leider nicht ins Rennen schicken. So ehrlich sind wir lieber vorab, als dir Zeit zu stehlen.
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in CI/CD-Entwicklung
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Python-Entwicklung
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Kubernetes und Docker
• Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung als Machine Learning Engineer
• Mindestens 3 Jahre Projektarbeit in agilen Entwicklerteams
• Deutsch mindestens auf C1-Niveau in Wort und Schrift, nachweisbar über ein Sprachzertifikat oder als Muttersprache
Das bringst du idealerweise mit
Kein Muss, aber je mehr davon, desto besser:
• DevOps-Zertifizierung
• Kubernetes-Zertifizierung
• Prometheus und Grafana
• Softwaredesign und Softwarearchitektur
• Kubeflow oder OpenShift AI
• Praktische Erfahrung mit ML-Modellen im Produktivbetrieb
• Jenkins und ArgoCD
• Erfahrung im Sozialversicherungsumfeld
• SAFe
Benefits
• Echte Produktivprojekte. KI, die beim Kunden in Betrieb geht. Kein Innovation-Lab, keine Folien.
• Remote-first in der DACH-Region. Gelegentlich vor Ort, ansonsten arbeitest du von dort, wo du gut arbeitest.
• Moderner KI-Stack. RAG, Agenten, Vektorsuche, MLOps. Aktueller Stack, kein Legacy-Ballast.
• Internes Upskilling. Wir investieren in deine KI-Skills.
• MacBook
• Flache Hierarchien. Die Gründer sind deine direkten Ansprechpartner.
• Ein Team, das sich kennt, auch bei verteiltem Arbeiten.
Dann bewirb dich, ein Lebenslauf reicht, ein Anschreiben brauchst du nicht. Wenn du früh verfügbar bist, ist das ein klares Plus. Wir melden uns innerhalb weniger Tage.
O1 Willst du auch die sieben Screening-Fragen nochmal einzeln als Copy-Paste-Liste, falls die UI die separat abfragt? Die hatte ich im letzten Entwurf schon mitgeliefert, aber nicht in diesem Fünf-Block-Format.
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Wer wir sind
Rockstardevelopers, gegründet 2015, Büros in Stuttgart und München. Aus hunderten Projekten für Enterprise- und Mittelstandskunden wissen wir, wie man Software baut, die im Ernstfall trägt.
Seit einer Weile verschiebt sich unser Schwerpunkt Richtung KI: LLM-Anwendungen, RAG, Agenten-Systeme, die beim Kunden wirklich produktiv gehen. Genau dafür suchen wir dich.
Worum es geht
Unsere Kunden sind IT-Dienstleister im öffentlichen Sektor, ein reguliertes Umfeld mit hohen Ansprüchen an Datenschutz und Betriebssicherheit. Dort baust du KI-Lösungen in bestehende Branchenlösungen ein: Dialogsysteme, semantische Suche, RAG-Pipelines, Agenten, alles im echten Produktivbetrieb für viele Nutzer. Projektsprache ist Deutsch.
Ein Wort zu Remote, weil es oft die erste Frage ist: Der Alltag läuft remote-first innerhalb der DACH-Region. Ab und zu bist du vor Ort, den Rest der Zeit arbeitest du von dort, wo du gut arbeitest.
Aufgaben
• Produktive Daten- und ML-Pipelines entwickeln
• Datenaufbereitung und Modelltraining automatisieren
• Model Serving aufbauen und betreiben, inklusive Monitoring und Alerting
• ML-Modelle in Fachanwendungen integrieren
• ML-Modelle überwachen, Model Drift erkennen
• Technologischen Stack und DevOps-/MLOps-Prozesse weiterentwickeln
Qualifikation
Das musst du mitbringen
Die folgenden sechs Punkte sind harte Voraussetzungen, jeder muss nachweisbar sein. Wenn einer davon fehlt, können wir dich leider nicht ins Rennen schicken. So ehrlich sind wir lieber vorab, als dir Zeit zu stehlen.
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in CI/CD-Entwicklung
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Python-Entwicklung
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Kubernetes und Docker
• Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung als Machine Learning Engineer
• Mindestens 3 Jahre Projektarbeit in agilen Entwicklerteams
• Deutsch mindestens auf C1-Niveau in Wort und Schrift, nachweisbar über ein Sprachzertifikat oder als Muttersprache
Das bringst du idealerweise mit
Kein Muss, aber je mehr davon, desto besser:
• DevOps-Zertifizierung
• Kubernetes-Zertifizierung
• Prometheus und Grafana
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• Kubeflow oder OpenShift AI
• Praktische Erfahrung mit ML-Modellen im Produktivbetrieb
• Jenkins und ArgoCD
• Erfahrung im Sozialversicherungsumfeld
• SAFe
Benefits
• Echte Produktivprojekte. KI, die beim Kunden in Betrieb geht. Kein Innovation-Lab, keine Folien.
• Remote-first in der DACH-Region. Gelegentlich vor Ort, ansonsten arbeitest du von dort, wo du gut arbeitest.
• Moderner KI-Stack. RAG, Agenten, Vektorsuche, MLOps. Aktueller Stack, kein Legacy-Ballast.
• Internes Upskilling. Wir investieren in deine KI-Skills.
• MacBook
• Flache Hierarchien. Die Gründer sind deine direkten Ansprechpartner.
• Ein Team, das sich kennt, auch bei verteiltem Arbeiten.
Dann bewirb dich, ein Lebenslauf reicht, ein Anschreiben brauchst du nicht. Wenn du früh verfügbar bist, ist das ein klares Plus. Wir melden uns innerhalb weniger Tage.
O1 Willst du auch die sieben Screening-Fragen nochmal einzeln als Copy-Paste-Liste, falls die UI die separat abfragt? Die hatte ich im letzten Entwurf schon mitgeliefert, aber nicht in diesem Fünf-Block-Format.
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