Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung! Ihre Bewerbung können Sie direkt über unsere Online-Bewerbung einreichen oder alternativ per E-Mail zusenden. MBDA Deutschland Recruiting Hagenauer Forst 27 86529 Schrobenhausen bewerbung@mbda-careers.de www.mbda-careers.de
Dann freuen wir uns auf die Zusendung deiner Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, Lebenslauf, die letzten beiden Zeugnisse sowie notwendige Nachweise und Zertifikate) unter Angabe der Stellenkennziffer SOB/HRM2-F1/27/629. Für deine Bewerbung kannst du gerne direkt unsere Online-Bewerbung nutzen, oder uns deine Unterlagen einfach per E-Mail an bewerbung@mbda-careers.de zusenden. MBDA Deutschland Recruiting Hagenauer Forst 27 86529 Schrobenhausen bewerbung@mbda-careers.de www.mbda-careers.de
Lade Deine aussagekräftige Bewerbung inklusive Anschreiben, Lebenslauf und der relevanten Zeugnisse (Schul-, Ausbildungs-, Uni- und Arbeitszeugnisse) ganz einfach online auf unserer Homepage hoch. Sobald Deine Bewerbung bei uns angekommen bist, erhältst Du eine automatisch Bestätigung per Mail.
Lade Deine aussagekräftige Bewerbung inklusive Anschreiben, Lebenslauf und der relevanten Zeugnisse (Schul-, Ausbildungs-, Uni- und Arbeitszeugnisse) ganz einfach online auf unserer Homepage hoch. Sobald Deine Bewerbung bei uns angekommen bist, erhältst Du eine automatisch Bestätigung per Mail.
We are looking forward to receiving your application – preferably via our online application portal! Thus, we can ensure a faster process and for you, it is very easy to upload your application documents. :-)
As part of our team, you will take on the following responsibilities: You are the driving force that transforms innovative AI/ML concepts from the lab environment into robust, scalable products — ensuring prototypes evolve into stable, production‑ready systems.You operationalize the entire ML lifecycle, developing automated CI/CD pipelines, taking ownership of deploying models into production, and continuously expanding our resilient MLOps infrastructure.You implement algorithms and complex feature transformations efficiently within production systems, optimizing them for latency, throughput, and maximum stability.You build scalable data pipelines and feature stores that ensure reliable, consistent data supply for both training and serving — online and offline.You establish professional monitoring mechanisms such as drift detection, automated retraining, and validation processes to guarantee long‑term model quality in live operations.You collaborate closely with Data Scientists, MLOps teams, and IT Infrastructure teams, ensuring that all production‑grade AI/ML solutions follow software engineering best practices and comply with security, privacy, and regulatory requirements.