Senior Machine Learning Operation Engineer (w/m/d) Public Sector

Wir legen großen Wert auf die Vereinbarkeit von Arbeit und Privatleben. Deshalb hast du bei uns die Möglichkeit, hybrid aus dem Office, von zu Hause oder an anderen Capgemini Standorten in Deutschland zu arbeiten. Gleichzeitig bietet Capgemini dir flexible Arbeitszeitmodelle.

Wir bieten dir vielfältige Möglichkeiten zur Weiterentwicklung: Unser Karrieremodell ermöglicht es dir, deine Karriere so zu lenken, wie es für dich am besten ist und unsere Leadership Programme unterstützen dich dabei. Mit zahlreichen Angeboten auf unserer Lernplattform hast du zudem jederzeit die Möglichkeit, deine Skills auszubauen oder dir neue anzueignen.

Unsere Communitys: Wir bieten dir aktive Mitarbeiternetzwerke, in denen du dich sowohl fachlich als auch persönlich mit Kolleg*innen aus aller Welt austauschen kannst. Zudem fördern unsere Communitys Vielfalt, Diversität und Inklusion am Arbeitsplatz.

Ihre Aufgaben

Als Senior Machine Learning Operation Engineer (w/m/d) - Public Sector bist du Teil unseres Insights & Data-Teams und realisierst ML-, MLOps- und AI-Projekte für öffentliche Auftraggeber. Wir unterstützen deine fachliche Weiterentwicklung durch gezielte Qualifizierungs- und Zertifizierungsmaßnahmen im Umfeld moderner ML- und MLOps-Technologien für den staatlichen Einsatz. In cross-funktionalen Teams arbeitest du eng mit Verwaltung, Engineers und Strategen an rechtssicheren, praxisnahen Lösungen.

• Entwicklung und Implementierung sicherer KI-gestützter End-to-End-Lösungen (ML & GenAI) unter Berücksichtigung hoher Sicherheits- und Compliance-anforderungen.

• Strategische Beratung von Behörden sowie Konzeption datenbasierter Produkte und ML-Modelle für den öffentlichen Sektor.

• Planung und Umsetzung souveräner On-Premise-Deployments für LLM- und GenAI-Anwendungen mit klar definierten Anforderungen an Datenisolation und Informationssicherheit.

• Automatisierung und Betrieb stabiler ML-Pipelines unter Einsatz von Python und geeigneten Orchestrierungstools in geschützten bzw. isolierten Infrastrukturen.

• Bewertung von Architektur- und Technologieoptionen im Einklang mit BSI-Grundschutz sowie relevanten regulatorischen Vorgaben (z. B. EU-AI-Act).,

• Flexible Arbeitszeit- und Auszeitmodelle

• Mobiles Arbeiten - auch hybrid von Zuhause aus

• Jobfahrrad-Programm

• Mobilitätsbudget

• Vielfältiges Weiterbildungsangebot

• Internationales Netzwerk

• Kooperation mit dem pme Familienservice

• Deferred Compensation - im Alter gut abgesichert

• Verlängerte Entgeltfortzahlung im Krankheitsfall

• Gesundheitsangebote

• Attraktiver Arbeitsplatz für Menschen mit Handicap

• Kontakthalteprogramm fareWelcome!

• Work-life-balance

• Mitarbeiterrabatte

• Team- und Sportevents

Ihr Profil

• Mehrjährige, praxisnahe Erfahrung in der Softwareentwicklung und/oder im MLOps-Umfeld sowie eine formale Ausbildung (Studium oder vergleichbar) im technischen Bereich.

• Sehr gute Kenntnisse in Python sowie sicherer Umgang mit DevOps-Technologien wie Git/GitLab, Docker, Kubernetes und Orchestrierungstools (z. B. Kubeflow, Airflow).

• Erfahrung in der Planung und Umsetzung von On-Premise-Deployments, insbesondere für ML-, LLM- und GenAI-Anwendungen unter Anforderungen an Daten- und Systemisolation.

• Fundiertes Verständnis von Datenschutz, BSI-Grundschutz sowie regulatorischen Anforderungen des EU-AI-Acts im Verwaltungskontext.

• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit, sicheres Auftreten gegenüber Stakeholdern auf Behördenebene, verhandlungssichere Deutsch- sowie sehr gute Englischkenntnisse und projektbezogene Reisebereitschaft.

Kontakt

Bei Fragen steht dir Tobias Stryk unter career.de@capgemini.com zur Seite.