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mimi

Machine Learning Ops Engineer (w/m) 80-100%

CSS Versicherung

Remote (Global) 2w ago

About the role

About

Wir glauben daran, dass Daten so etwas wie der Pulsschlag der CSS sind. Heute und in Zukunft noch viel mehr. Data Science und Künstliche Intelligenz sind für uns entscheidend für die Weiterentwicklung zum datengetriebenen Unternehmen.

Als MLOps Engineer bist du Teil des AICC (AI Competence Center) - dem KI-Team der CSS. Hier arbeiten Data Scientists und MLOps Engineers Seite an Seite: Wir entwickeln praxistaugliche KI-Anwendungen - von klassischen Machine-Learning-Modellen bis zu modernen generativen AI-Lösungen - und betreiben sie zuverlässig in der CSS-Systemlandschaft. Gemeinsam machen wir KI für die CSS konkret nutzbar. Bei uns erwarten dich sinnvolle Aufgaben, eine professionelle IT-Organisation und ein Umfeld, in dem du etwas bewegen kannst. Wann lernen wir uns kennen?

Responsibilities

  • Zum Herzstück: In enger Zusammenarbeit mit den Data Scientists entwickelst du datengetriebene Software-Lösungen.  
  • Nach dem Prinzip “You build it, you run it” übernimmst du im agilen MLOps-Team die Verantwortung für die Implementierung und den Betrieb von Services für Machine Learning Modelle.  
  • Gemeinsam mit der Softwareentwicklung integrierst du ML-Services in operative Systeme, beispielsweise in den Fachbereichen Leistungsprüfung oder Kundenservice.  
  • Am Puls der Zeit dabei: Du nutzt moderne Software-Engineering-Praktiken wie Clean Code, TDD, DDD, agile Architekturen und CI/CD.  
  • Du bringst dich aktiv ein, wenn wir ML-Technologien, Architektur oder Prozesse weiterentwickeln – denn Stillstand passt nicht zu unserem Anspruch.

Requirements

  • Du verfügst über ein Informatikstudium oder eine vergleichbare Ausbildung mit fundiertem Verständnis moderner Software- und ML-Architekturen.
  • Du hast mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb produktiver ML- oder datengetriebener Systeme in agilen Umfeldern.
  • Du arbeitest sicher mit Python und nutzt Container-Technologien wie Docker und Kubernetes routiniert im Alltag. Zudem hast du bereits erfolgreich ML- oder KI-Services in produktiven Umgebungen aufgebaut, betrieben und kontinuierlich weiterentwickelt.
  • Das Tüpfelchen auf dem i: MS Azure, Databricks und Terraform sind keine Fremdwörter für dich.
  • Du arbeitest strukturiert, denkst in Systemen und Architekturen und hast Freude daran, komplexe Probleme pragmatisch zu lösen.
  • Du bewegst dich sicher in einem deutschsprachigen Umfeld und kannst dich klar und professionell mit deinen Stakeholdern austauschen.
  • Arbeite flexibel: Dein Team arbeitet oft im Homeoffice oder von unterwegs. Dank Laptop mit integrierter SIM Karte und weiteren technischen Möglichkeiten kein Problem.
  • Bilde dich weiter: Bleibe up to date dank unserer Software Engineering Academy, den Innovation Days und dem Besuch externer Konferenzen.
  • Erfreue dein Portemonnaie: Benefits wie Bonus, Reka, vergünstigte Krankenkassenprämie und weitere, die schnell einmal ein paar Tausender im Jahr ausmachen.
  • Wähle dein Ferienmodell: 5 oder 6 Wochen Ferien? Deine Entscheidung. Entsprechend arbeitest du 41 oder 42 Stunden pro Woche.
  • Nimm dir eine Auszeit: Hausumbau, Weltreise oder Sprachen lernen - was ist dein Traum? Feiere dein 10-Jahres Jubiläum mit einem zweimonatigen Sabbatical.
  • Geniesse dein Familienleben: Nimm dir Zeit für deinen Nachwuchs: 3 Wochen für Väter, für Mütter bis zu 20 Wochen. Dazu gibt's grosszügige Kinder- und Ausbildungszulagen.

Contact

Fragen zur Stelle an deine/n People Lead?
Sarah Müller ist für dich da.
+41 58 277 16 71

Fragen zum Bewerbungsprozess?
Tina Grochla ist für dich da.
058 277 22 52

Team

Rund 1,7 Millionen Kundinnen und Kunden, rund 100 Agenturen, rund 3000 Mitarbeitende und eine der führenden Schweizer Kranken- und Sachversicherer. Ja, wir sind ganz schön gross. Zum Glück. Denn gross sind dadurch auch unsere Möglichkeiten, wirklich etwas zu bewegen. Unsere Wurzeln gehen bis 1899 zurück. Seither sind wir gesund gewachsen, aber darauf ruhen wir uns nicht aus: Für die Zukunft haben wir noch viel vor – vielleicht zusammen mit dir?

Requirements

  • Du verfügst über ein Informatikstudium oder eine vergleichbare Ausbildung mit fundiertem Verständnis moderner Software- und ML-Architekturen.
  • Du hast mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb produktiver ML- oder datengetriebener Systeme in agilen Umfeldern.
  • Du arbeitest sicher mit Python und nutzt Container-Technologien wie Docker und Kubernetes routiniert im Alltag.
  • Du hast bereits erfolgreich ML- oder KI-Services in produktiven Umgebungen aufgebaut, betrieben und kontinuierlich weiterentwickelt.
  • MS Azure, Databricks und Terraform sind keine Fremdwörter für dich.
  • Du arbeitest strukturiert, denkst in Systemen und Architekturen und hast Freude daran, komplexe Probleme pragmatisch zu lösen.
  • Du bewegst dich sicher in einem deutschsprachigen Umfeld und kannst dich klar und professionell mit deinen Stakeholdern austauschen.

Responsibilities

  • In enger Zusammenarbeit mit den Data Scientists entwickelst du datengetriebene Software-Lösungen.
  • Übernimmst du im agilen MLOps-Team die Verantwortung für die Implementierung und den Betrieb von Services für Machine Learning Modelle.
  • Integrierst du ML-Services in operative Systeme, beispielsweise in den Fachbereichen Leistungsprüfung oder Kundenservice.
  • Du nutzt moderne Software-Engineering-Praktiken wie Clean Code, TDD, DDD, agile Architekturen und CI/CD.
  • Du bringst dich aktiv ein, wenn wir ML-Technologien, Architektur oder Prozesse weiterentwickeln.

Benefits

BonusRekavergünstigte KrankenkassenprämieSoftware Engineering AcademyInnovation DaysBesuch externer Konferenzen5 oder 6 Wochen Ferienzweimonatigen Sabbatical3 Wochen für Väterbis zu 20 Wochen für MütterKinderzulagenAusbildungszulagen

Skills

CI/CDClean CodeDatabricksDDDDockergenerative AIKubernetesMachine LearningMS AzurePythonTDDTerraform

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