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Senior MLOps Engineer

SeniorremoteLisbon, PLvor 3 Wo.
Markteinblicke
📊 AI / ML / Data Science: Gehälter und Nachfrage am Markt
Stack
DocumentationAdvisorytrainingSQLPythonArtificial Intelligence (AI)CI/CDTestingCloudMachine Learning (ML)bigqueryci/cd
Details
Methoden
CI/CD, LLMOps, MLOps
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Beschreibung

Responsibilities Design, build, and maintain scalable MLOps and LLMOps infrastructure on GCP. Develop and manage ML pipelines using M

Lflow, ZenML, Kubeflow, and Vertex AI Pipelines . Manage containerized environments using Docker and Kubernetes . Automate infrastructure provisioning with Terraform .

Build and maintain CI/CD pipelines for ML and GenAI applications using GitHub Actions. Design and orchestrate LLM and agentic workflows using LangGraph. Implement evaluation frameworks for LLMs, RAG systems, and AI agents .

Monitor ML and GenAI applications, including model performance, drift, tracing, and observability . Develop scalable data processing pipelines using Dataflow and Apache Beam . Collaborate with Data Scientists and Engineering teams to deliver production-ready AI solutions .

Provide technical guidance and promote MLOps and LLMOps best practices across the team.

Requirements

Strong professional experience in MLOps / LLMOps . Hands-on experience with GCP , particularly Vertex AI, Dataflow, and BigQuery. Strong knowledge of Terraform, Docker, and Kubernetes . Experience with Kubeflow, Argo Workflows, M

Lflow, ZenML, and/or Vertex AI Pipelines . Strong Python and Bash skills. Experience building CI/CD pipelines for ML and/or GenAI applications.

Practical experience with Generative AI and LLM applications . Experience with LangGraph or similar AI orchestration frameworks. Knowledge of LLM evaluation, RAG evaluation, model monitoring, and drift detection .

Familiarity w

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