Dann werden Sie Teil unseres globalen Teams als Machine-Learning-Infrastruktur- und Dateningenieur (w/m/d) im Bereich Magnetresonanztomographie (MRT).

Wählen Sie den besten Ort für Ihre Arbeit - im Rahmen dieser Stelle ist es in Abstimmung mit Ihrer Führungskraft möglich, bis zu einem durchschnittlichen Volumen von 60% der jeweiligen Arbeitszeit mobil (innerhalb Deutschlands) zu arbeiten.

Noch mehr Flexibilität? Mobiles Arbeiten aus dem Ausland ist unter bestimmten Voraussetzungen und in ausgewählten Ländern für bis zu 30 Tage im Jahr möglich.

Ihre Aufgaben und Verantwortlichkeiten:

• Sie sind zuständig für den Betrieb von Hochleistungs-GPU-Clustern und Cloud-Ressourcen zur Unterstützung der regulatorisch konformen KI-Entwicklung in der medizinischen Bildgebung.
• Sie gestalten und warten kontinuierlich eine Machine-Learning-Rechen- und Speicherinfrastruktur, bestehend aus einem NVIDIA-DGX-Cluster, Cloud-Ressourcen sowie einer Datenmanagement-Lösung.
• Sie verwalten einen Kubernetes-Cluster zur Container-Orchestrierung und effizienten Workload-Verteilung und arbeiten eng mit Data Scientists und Ingenieur*innen zusammen, um Infrastrukturkomponenten und Datenpipelines zu optimieren.
• Sie betreiben und verwalten einen Kubernetes-Cluster für die Container-Orchestrierung und Workload-Verteilung.
• Sie arbeiten mit Data Scientists und Ingenieur*innen zusammen, um die Infrastruktur und Datenpipelines zu optimieren.
• Darüber hinaus unterstützen Sie das klinische Datenmanagement.
• Sie überwachen die Systemleistung mithilfe von Tools wie Prometheus und Grafana und implementieren Sicherheitsmaßnahmen für die IT-Infrastruktur.
• Sie verwalten lokale und Cloud-basierte Speicherserver und stellen eine nahtlose Anbindung an die Rechencluster sicher.

Mehr über dieses Geschäftsfeld erfahren Sie unter Magnetic Resonance Imaging 

Ihre Qualifikationen und Erfahrung:

• Sie verfügen über ein abgeschlossenes Hochschulstudium der Informatik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder eines vergleichbaren Fachs.
• Sie bringen mehrjährige Berufserfahrung in der Administration von Machine-Learning-Infrastrukturen mit, vorzugsweise im Umfeld der medizinischen Bildgebung oder des Gesundheitswesens.
• Sie besitzen fundierte Kenntnisse in der Linux-Systemadministration, einschließlich Shell-Scripting und Automatisierung.
• Sie haben Erfahrung mit Cloud-Plattformen (idealerweise Azure) sowie mit Hybrid-Cloud-Umgebungen.
• Darüber hinaus sind Sie mit Netzwerk-, Speicher- und Sicherheitskonzepten vertraut.
• Sie verfügen über sehr gute Programmierkenntnisse in Python, Bash und PowerShell zu Automatisierungszwecken.
• Erfahrung im Management von GPU-Clustern, insbesondere mit dem NVIDIA Base Command Manager, sowie Kenntnisse in der Kubernetes-basierten Container-Orchestrierung sind von Vorteil.
• Kenntnisse im klinischen Datenmanagement und in der medizinischen Bildverarbeitung sind ein Plus.
• Kenntnisse in Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch sowie Erfahrung mit Monitoring- und Logging-Tools wie Prometheus und Grafana sind wünschenswert.
• Einschlägige Zertifizierungen (z. B. CKA oder RHCE) sind ebenfalls willkommen.

Ihr Profil und Ihre Fähigkeiten:

• Da die Entwicklungsteams des Application Release Trains international auf drei Standorte verteilt sind, kommunizieren Sie sicher auf Englisch.
• Wir gewinnen gemeinsam – deshalb setzen Sie sich proaktiv dafür ein, unseren Kundinnen und Kunden die bestmöglichen Lösungen zu bieten.
• Sie präsentieren Ihre Ideen und Ergebnisse selbstbewusst und überzeugend in funktionsübergreifenden Entwicklungsteams.
• Ein ausgeprägtes Verantwortungsbewusstsein sowie höchste Qualitätsstandards in der Produktentwicklung sind für Sie selbstverständlich.