Werkstudent Machine Learning Operations (m/w/d)
Job-ID 41821
Leipzig IT Werkstudierendenvertrag Deutsch Englisch
Zeitraum
ab 01.08.2026
Arbeitszeit
15 - 20 h /Woche
Bezahlung pro Stunde
Bachelor: 15,63 Euro / Master: 16,74 Euro
Anzahl Arbeitskräfte
1
Stellenbeschreibung
- Mithilfe bei der Arbeit von MLOps-Engineers beim Aufbau und der Pflege von End-to-End-ML-Workflows – von der Datenvorbereitung und dem Modelltraining bis hin zum Testen und Deployment
- Mitwirkung beim Einrichten und Verbessern von reproduzierbaren ML-Trainingspipelines und Experiment-Workflows
- Zuarbeit bei der Aufbereitung, Validierung und Verwaltung von Datensätzen, die für das Training, die Evaluierung und das Testen von ML-Modellen verwendet werden
- Assistenz bei der Durchführung, dem Vergleich und der Dokumentation von ML-Modellexperimenten, einschließlich relevanter Metriken und Konfigurationen
- Support bei der Überwachung von ML-Pipelines, Modellperformance, Systemverfügbarkeit und Ressourcenauslastung mithilfe von Dashboards
- Durchführung von Wartungs- und Fehlerbehebungsaufgaben (Troubleshooting) für ML-bezogene IT-Systeme wie JupyterHub, CI-Pipelines und Compute-Umgebungen
Anforderungen
- Starkes Interesse daran, End-to-End-ML-Prozesse in der Praxis zu verstehen und zu verschiedenen Teilen der ML-Pipeline beizutragen
- Motiviert, um zuverlässige, robuste und gut strukturierte IT- und MLOps-Prozesse aufzubauen, gepaart mit einem grundlegenden Interesse daran, wie Systeme funktionieren
- Analytische Fähigkeiten zur Problemlösung, Liebe zum Detail und die Fähigkeit, Verbesserungspotenziale zu identifizieren
- Gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python, sowie idealerweise Erfahrung aus praktischen Programmierprojekten
- Erfahrung mit der Administration von Linux-Servern; Kenntnisse in Docker oder Virtualisierung sind ein Plus
- Wünschenswert: Grundkenntnisse in Machine Learning, Grafana oder Dashboarding-Tools, GitLab CI/CD-Pipelines oder Kubernetes
- Offener und proaktiver Kommunikationsstil, einschließlich der Bereitschaft, Fragen zu stellen, Unterstützung zu suchen und im Team zusammenzuarbeiten