ML Infrastructure Engineer (m/w/f) ML Infrastructure Engineer (m/w/f)
GFT Technologies ist ein verantwortungsvolles, KI-zentriertes globales Unternehmen im Bereich der digitalen Transformation. Wir konzipieren fortschrittliche Lösungen für die Daten- und KI-Transformation, modernisieren Technologie-Infrastrukturen und entwickeln Kernsysteme der nächsten Generation für führende Banken, Versicherungen, Industrie- und Robotik-Unternehmen. In enger Zusammenarbeit mit unseren Kunden verschieben wir Grenzen, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen.
Mit fundierter Branchenexpertise, modernsten Technologien und einem starken Partnernetzwerk bietet GFT verantwortungsvolle, KI-zentrierte Lösungen, die technologische Exzellenz mit hoher Liefer- und Kosteneffizienz vereinen. Das macht uns zu einem verlässlichen Partner für nachhaltigen Geschäftserfolg.
Mit über 12.000 Technologie-Expertinnen und -Experten sind wir in mehr als 20 Ländern weltweit tätig und bieten Karrieremöglichkeiten im Bereich führender Software-Innovationen. Die GFT Technologies SE (GFT-XE) ist im SDAX der Deutschen Börse notiert.
Let’s Go Beyond!
Wir setzen alles daran, uns gemeinsam mit dir weiterzuentwickeln, um noch besser zu werden! Unser motiviertes Team freut sich auf dich und deine Erfahrung als ML Infrastructure Engineer (w/m/d)!
Deine Aufgaben
Aufbau und Betrieb einer Model-Serving-Plattform (z. B. Triton Inference Server)
Integration unterschiedlichster Modelltypen und Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow)
Entwicklung von Inference APIs (Batch & Streaming)
Design robuster Input- und Output-Schemata für ML-Modelle
Performance-Optimierung (Latenz, Durchsatz, GPU-Auslastung)
Containerisierung und Deployment von Modellen (Docker, AWS)
Das bringst du mit
Sehr gute Python-Kenntnisse (Backend / ML Runtime)
Erfahrung mit ML Inference & Serving (z. B. Triton, TorchServe oder eigene Runtimes)
Fundiertes Verständnis von:
Model-Inputs und -Outputs
Batching vs. Streaming
FP32 / FP16 / Quantisierung.
Sicherer Umgang mit Docker und produktiven Deployments.
Starke Debugging-Fähigkeiten in verteilten ML-Systemen.
Grundkenntnisse in CUDA / GPU-Computing.
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
Das bieten wir dir
Flexible Arbeitszeiten: Um Familie und Beruf optimal zu vereinbaren, kannst du deinen Arbeitstag nach deinen individuellen Bedürfnissen gestalten. Profitiere darüber hinaus von individuellen Modellen, Workation und Sabbaticals.
Homeoffice: Egal, ob aus dem Büro oder von einem anderen Ort – mobiles Arbeiten gehört für uns zum Alltag.
Mindset: Open Door, Teamspirit und flache Hierarchien sind im #teamGFT keine Buzzwords, sondern gelebte Praxis.
12.000 Talente weltweit: Profitiere von dem globalen Austausch mit Experten aus über 20 Ländern auf deinem Gebiet.
Weiterbildung & Zertifizierungen: Nimm an Fortbildungen, Konferenzen und Zertifizierungen teil. Wir gehen auf deine individuellen Bedürfnisse ein.
Standortbezogene Extras: Profitiere von weiteren Zusatzleistungen, wie Job Rad, Betrieblicher Altersvorsorge und vielem mehr.
Neueste Technologien: Durch die Arbeit mit international führenden Konzernen und den Einsatz interdisziplinärer Teams arbeiten wir am Puls der Zeit und setzen uns ständig mit den neuesten Methoden und Technologien auseinander.
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Mit fundierter Branchenexpertise, modernsten Technologien und einem starken Partnernetzwerk bietet GFT verantwortungsvolle, KI-zentrierte Lösungen, die technologische Exzellenz mit hoher Liefer- und Kosteneffizienz vereinen. Das macht uns zu einem verlässlichen Partner für nachhaltigen Geschäftserfolg.
Mit über 12.000 Technologie-Expertinnen und -Experten sind wir in mehr als 20 Ländern weltweit tätig und bieten Karrieremöglichkeiten im Bereich führender Software-Innovationen. Die GFT Technologies SE (GFT-XE) ist im SDAX der Deutschen Börse notiert.
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Wir setzen alles daran, uns gemeinsam mit dir weiterzuentwickeln, um noch besser zu werden! Unser motiviertes Team freut sich auf dich und deine Erfahrung als ML Infrastructure Engineer (w/m/d)!
Deine Aufgaben
Aufbau und Betrieb einer Model-Serving-Plattform (z. B. Triton Inference Server)
Integration unterschiedlichster Modelltypen und Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow)
Entwicklung von Inference APIs (Batch & Streaming)
Design robuster Input- und Output-Schemata für ML-Modelle
Performance-Optimierung (Latenz, Durchsatz, GPU-Auslastung)
Containerisierung und Deployment von Modellen (Docker, AWS)
Das bringst du mit
Sehr gute Python-Kenntnisse (Backend / ML Runtime)
Erfahrung mit ML Inference & Serving (z. B. Triton, TorchServe oder eigene Runtimes)
Fundiertes Verständnis von:
Model-Inputs und -Outputs
Batching vs. Streaming
FP32 / FP16 / Quantisierung.
Sicherer Umgang mit Docker und produktiven Deployments.
Starke Debugging-Fähigkeiten in verteilten ML-Systemen.
Grundkenntnisse in CUDA / GPU-Computing.
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
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Flexible Arbeitszeiten: Um Familie und Beruf optimal zu vereinbaren, kannst du deinen Arbeitstag nach deinen individuellen Bedürfnissen gestalten. Profitiere darüber hinaus von individuellen Modellen, Workation und Sabbaticals.
Homeoffice: Egal, ob aus dem Büro oder von einem anderen Ort – mobiles Arbeiten gehört für uns zum Alltag.
Mindset: Open Door, Teamspirit und flache Hierarchien sind im #teamGFT keine Buzzwords, sondern gelebte Praxis.
12.000 Talente weltweit: Profitiere von dem globalen Austausch mit Experten aus über 20 Ländern auf deinem Gebiet.
Weiterbildung & Zertifizierungen: Nimm an Fortbildungen, Konferenzen und Zertifizierungen teil. Wir gehen auf deine individuellen Bedürfnisse ein.
Standortbezogene Extras: Profitiere von weiteren Zusatzleistungen, wie Job Rad, Betrieblicher Altersvorsorge und vielem mehr.
Neueste Technologien: Durch die Arbeit mit international führenden Konzernen und den Einsatz interdisziplinärer Teams arbeiten wir am Puls der Zeit und setzen uns ständig mit den neuesten Methoden und Technologien auseinander.
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