Join Airbus Defence and Space in Backnang, Germany, as a (Senior) MLOps Engineer on a permanent, full-time basis. In this role, you will build and scale ML training and integration infrastructure for autonomous systems within a hybrid working model offering up to 40% mobile work.
Requirements
Completed degree in a STEM field (Computer Science, Mathematics, Electrical Engineering, Aerospace, AI).
Professional experience in MLOps or ML Engineering with production systems.
Strong proficiency in Python, PyTorch, ONNX, Kubernetes, and MLOps tools (GitLab, MLflow, Kubeflow).
Fluent negotiation skills in both German and English.
Desirable: C++ knowledge, edge inference optimization (TensorRT), hardware-in-the-loop, and distributed GPU training experience.
Skills & Responsibilities
Python and PyTorch: Drive the development of scalable training, evaluation, and deployment pipelines for AI-driven autonomous systems.
Kubernetes and MLflow: Build robust MLOps platforms ensuring full reproducibility and lifecycle management across multi-cloud and internal clusters.
CI/CD and GitLab: Integrate machine learning models into software- and hardware-in-the-loop environments alongside DevOps and simulation teams.
System Architecture: Optimize model inference performance and coordinate holistic ML integration from perception to decision-making.
Potential transition routes: People from DevOps Engineer, Data Scientist, or Software Engineer roles may bring relevant automation and programming skills, alongside meeting strong Python and system-thinking requirements.
Job description
Job Description:
Unternehmen: Airbus Defence and Space
Standort: Tesat, Backnang
Vertragsart: Vollzeit
Um die Zukunft autonomer Systeme zu gestalten, bündelt Airbus seine Kräfte in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Autonomie. Zu diesem Zweck bauen wir am traditionsreichen Technologiestandort der Tesat in Backnang ein neues, agiles Kompetenz- und Entwicklungszentrum auf. In diesem Umfeld, das jahrzehntelange Expertise in der Weltraumtechnik mit der Dynamik eines Start-Ups verbindet, entwickeln wir die nächste Generation KI-gestützter Verteidigungs- und Dual-Use-Anwendungen.
Ihre Rolle
Als (Senior) MLOps Engineer (d/m/w) gestalten Sie unsere ML-Trainings- und Integrationsinfrastruktur maßgeblich mit. Sie ermöglichen KI-Training in massivem Maßstab und bereiten unsere Systeme auf extreme Einsatzbedingungen vor.
Dabei schlagen Sie die Brücke zwischen DevOps und Machine Learning Engineering, aber auch zu Bereichen wie Data und Simulation. Sie unterstützen das Machine Learning Team in der Integration unserer Trainings und der resultierenden Modelle in Software- und Hardware-in-the-Loop Umgebungen und stellen dabei zu jeder Zeit eine volle Reproduzierbarkeit, Skalierbarkeit sowie eine reibungslose Developer Experience bereit.
Ihre Vorteile
Die einmalige Gelegenheit, die Zukunft autonomer Systeme bei einem weltweit führenden Luft- und Raumfahrtunternehmen zu gestalten
Ein inspirierendes Arbeitsumfeld, das die Innovationskraft eines Start-Ups mit der Expertise und Sicherheit eines etablierten Konzerns verbindet
Ein Team von brillanten Köpfen, die gemeinsam an einer großen Vision für Europas technologische Souveränität arbeiten
Ein attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und exzellente Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung innerhalb des Airbus-Konzerns
Hybrides Arbeitsmodell (bis zu 40% mobiles Arbeiten)
Ihre Aufgaben
Sie sorgen dafür, dass aus ML-Modellen einsatzfähige Bausteine für autonome UAVs werden, über alle Domänen hinweg, von der Perception bis zur Entscheidungsfindung. Dabei können folgende Aufgaben in Ihrem Verantwortungsbereich (je nach Erfahrung) liegen.
Ganzheitliche ML-Integration: Ob intern entwickelt oder aus Open Source, Sie schaffen in Abstimmung mit dem Team einheitliche Wege, Modelle zu übernehmen, zu bewerten und in den End-to-End-Autonomie-Stack einzubinden.
Plattformaufbau: Sie gestalten unsere MLOps-Plattform aktiv mit und bauen auf vorhandenen Bausteinen wie Kubernetes, MLflow und GitLab auf.
Pipelines für Training, Evaluierung und Deployment entwickeln Sie so, dass sie sowohl in Multi-Cloud-Umgebungen als auch auf unserem internen, abgeschotteten Cluster zuverlässig laufen.
Reproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit stellen Sie über den gesamten Modelllebenszyklus sicher, von Daten- und Modellversionierung über Experiment-Tracking bis zur Model Registry.
Evaluierung und Testing: Sie entwickeln gemeinsam mit anderen Teams wie DevOps und Simulation Umgebungen, in denen die Qualität von Modellen systematisch und vergleichbar messbar ist.
Optimierung für Zielhardware: Sie unterstützen beim Aufsetzen von Pipelines zur Modelloptimierung und Verbesserung der Inferenz-Performance.
Brücke zwischen den Teams: Sie arbeiten eng mit ML-Entwickler:innen, Software- und Systemengineering sowie dem Infrastrukturbetrieb zusammen und tragen die Perspektive „ML in Produktion“ in alle Teams.
Ihr Profil
Sie bewegen sich sicher an der Schnittstelle von Machine Learning und DevOps, mit klarem Schwerpunkt auf der ML-Seite.
Abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich, z.B. Informatik, Mathematik, Elektrotechnik, Luft- und Raumfahrttechnik oder Künstliche Intelligenz
Berufserfahrung in MLOps oder ML Engineering mit Modellen und Plattformen, die aktiv für produktive Systeme genutzt werden
Fundiertes ML-Verständnis: Sie wissen, wie Modelle trainiert, evaluiert und verbessert werden, und haben Praxis mit PyTorch und gängigen Formaten wie ONNX.
Sehr gute Python-Kenntnisse und Freude an sauberer, wartbarer Software, C++ Kenntnisse sind wünschenswert.
Erfahrung mit Kubernetes, CI/CD und MLOps-Tools, etwa GitLab, Kubeflow, MLflow, KServe und Artifact Registries
Wünschenswert ist Erfahrung in mindestens einem der folgenden Bereiche: Erfahrung mit Modelloptimierung für Edge-Inferenz (z.B. TensorRT, Quantisierung), Hardware-in-the-Loop Umgebungen, Simulationsumgebungen und synthetischen Daten sowie verteiltem Training auf GPU-Clustern.
Systemdenken: Sie denken in Gesamtlösungen statt in Einzelteilen und behalten auch dann den Überblick, wenn Modelle aus vielen Quellen zusammenkommen.
Teamgeist und Gestaltungslust: Sie kommunizieren klar und haben Lust, eine Plattform mitzugestalten, die noch im Entstehen ist.
Verhandlungssicher in Deutsch und Englisch
Wir suchen Talente auf verschiedenen Karrierestufen. Die konkrete Eingruppierung erfolgt basierend auf Ihrer individuellen Erfahrung.
Keine 100%ige Übereinstimmung? Kein Problem! Airbus unterstützt Ihr persönliches Wachstum mit maßgeschneiderten Entwicklungslösungen. Wir stellen nach Potenzial und Erfahrung ein.
Diese Tätigkeit erfordert ein Bewusstsein für mögliche Compliance-Risiken und integres Verhalten. Beide Punkte sind Grundvoraussetzungen für den Erfolg, den guten Ruf und das nachhaltige Wachstum des Unternehmens.
This job requires an awareness of any potential compliance risks and a commitment to act with integrity, as the foundation for the Company’s success, reputation and sustainable growth.
Company: Airbus Defence and Space GmbH
Employment Type: Permanent -------
Experience Level: Professional
Job Family: Qualification & Operability
By submitting your CV or application you are consenting to Airbus using and storing information about you for monitoring purposes relating to your application or future employment. This information will only be used by Airbus. Airbus is committed to achieving workforce diversity and creating an inclusive working environment. We welcome all applications irrespective of social and cultural background, age, gender, disability, sexual orientation or religious belief.
Airbus is, and always has been, committed to equal opportunities for all. As such, we will never ask for any type of monetary exchange in the frame of a recruitment process. Any impersonation of Airbus to do so should be reported to emsom@airbus.com .
At Airbus, we support you to work, connect and collaborate more easily and flexibly. Wherever possible, we foster flexible working arrangements to stimulate innovative thinking.
