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MLOps-Ingenieur

Auch bekannt als: ML-Plattform-Ingenieur

Errichtet und pflegt die Infrastruktur, mit der Modelle des maschinellen Lernens trainiert, bereitgestellt und überwacht werden, und automatisiert das Nachtrainieren, wenn Modelle veralten.

Der MLOps-Ingenieur stellt sicher, dass die Modelle der Datenwissenschaftler zuverlässig und wiederholbar in die Produktion überführt werden, mithilfe automatisierter Pipelines für Training, Validierung und Rollout. Im Gegensatz zum Machine-Learning-Ingenieur, der sich auf ein bestimmtes Modell konzentriert, baut er die Plattform auf, auf der mehrere Modelle gleichzeitig ausgeführt werden. Bei der Auswahl liegt der Fokus häufig auf dem Wissen über ML-Modelle, wobei jedoch anerkannt wird, dass eine Pipeline, die unbemerkt veraltete Daten anstelle aktueller Trainingsdaten verwendet, in der Praxis die größte Ursache für unbemerktes Qualitätsverfall ist.

Zu messende Kompetenzen

Dies sind die Verhaltens- und Fähigkeitskonstrukte in diesem Profil. Zu jedem wird angezeigt, welcher hrmforce-Fragebogen es misst.

Zu messende Kompetenzen Zielniveau hrmforce-Instrument Messmethode Verhaltensanker auf Zielniveau
Numerisches Denken
Knockout
N5 Ability Scan Test zur kognitiven Leistungsfähigkeit Erkennt in komplexen Zahlenreihen, welche Annahmen das Ergebnis bestimmen, und legt die Berechnungslogik fest, an die sich andere in der Organisation halten.
Neugier und Entdeckungsfreude
Kompetenz (50-Framework): Lernfähigkeit
N4 Big Fifty, 15PF, Motivation Persönlichkeitsfragebogen Sammelt Informationen über neue Methoden außerhalb des eigenen Teams und bringt die Erkenntnisse unaufgefordert in die Arbeitsbesprechung ein.
Umgang mit Mehrdeutigkeiten
Kompetenz (50-Framework): Flexibilität
N4 Big Fifty, Mental Resilience (4C), Competency Check Situational Judgement Test Formuliert bei fehlenden Informationen explizite Annahmen, handelt auf dieser Grundlage und passt den Ansatz an, sobald neue Daten vorliegen.

Kurzprofil

Die zehn wichtigsten Skills in diesem Profil. Das vollständige Profil mit jedem Skill, Verhaltensanker und jeder Messmethode finden Sie im Download.

T Skill Zielniveau Gewicht Knockout Messmethode
A Numerisches Denken N5 5 ja Test zur kognitiven Leistungsfähigkeit
V Datenanalyse N5 5 ja Arbeitsproben-Test
K Grundlegende statistische Auswertung N5 5 ja Wissenstest
K Grundlagen des maschinellen Lernens N4 5 ja Wissenstest
V Kritisches Denken und Quellenbewertung N5 4 nein Arbeitsproben-Test
V Visuelle Kommunikation und Datenvisualisierung N5 4 nein Arbeitsproben-Test
V Datenvisualisierung N5 4 nein Arbeitsproben-Test
V Bewertung der Datenqualität N5 4 ja Arbeitsproben-Test
V Berichterstellung und Erstellung von Dashboards N5 4 nein Arbeitsproben-Test
V Datenmodellierung N5 4 nein Arbeitsproben-Test

Sehen Sie sich alle 25 Kompetenzen im vollständigen Profil an

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