MLOps Engineer.

Sorgt dafür, dass Modelle nicht nur funktionieren, sondern im Betrieb verlässlich bleiben.

Stundensatz 105–155 € Remote & vor Ort DACH-weit
MLOps Engineer anfragen

Ein MLOps Engineer baut die Infrastruktur, die aus Modellen verlässliche Systeme macht: automatisierte Trainings- und Deployment-Pipelines, Versionierung von Daten und Modellen, Monitoring auf Drift und Qualitätsverfall, reproduzierbare Experimente. Er ist das Bindeglied zwischen Data Science und IT-Betrieb.

Die Rolle entscheidet über die Lebensdauer Ihrer KI-Investitionen: Ohne MLOps verfallen Modelle still — Datenverteilungen ändern sich, niemand merkt es, und ein Jahr später trifft das Prognosemodell systematisch daneben. Mit MLOps wird Modellpflege Routine statt Feuerwehreinsatz.

01

ML-Plattform aufbauen

Von verstreuten Notebooks zu einer Pipeline-Landschaft mit Versionierung, CI/CD und reproduzierbaren Trainings — passend zu Ihrer Cloud und Teamgröße.

02

Drift-Monitoring etablieren

Automatische Überwachung von Daten- und Prediction-Drift mit klaren Alarm- und Retraining-Regeln — bevor schleichender Qualitätsverfall Geld kostet.

03

LLMOps für generative Anwendungen

Prompt-Versionierung, Eval-Pipelines und Kosten-Monitoring für LLM-Anwendungen — dieselbe Betriebsdisziplin wie für klassische Modelle.

04

Übergabe-Reife herstellen

Ein extern entwickeltes Modell soll Ihr Team betreiben: Dokumentation, Runbooks, Automatisierung und Schulung für den Eigenbetrieb.

Kernkompetenzen
CI/CD für MLDaten-/Modell-VersionierungMonitoring & Drift DetectionContainer/OrchestrierungInfrastructure as Code
Tools & Frameworks
MLflow/W&BKubernetes/DockerAirflow/DagsterTerraformCloud-ML-Plattformen (SageMaker, Vertex, Azure ML)
Plus-Faktoren
LLMOps-ErfahrungOn-Premise-GPU-ClusterFinOps/Kosten-Optimierung

105–155 € / Stunde, DACH-Markt

Plattform-Breite (Cloud + Container + ML-Stack) und LLMOps-Erfahrung definieren das obere Ende.

Alle Angaben aus unserer laufenden Marktbeobachtung; Details im Stundensatz-Überblick.

Wie erkennen Sie Modell-Drift, bevor das Business ihn spürt?
Kernkompetenz: Verteilungs-Monitoring, Proxy-Metriken und Alarm-Schwellen — wer erst auf Business-Beschwerden wartet, betreibt kein MLOps.
Wie machen Sie ein Training von vor sechs Monaten exakt reproduzierbar?
Daten-, Code- und Umgebungs-Versionierung zusammen — die Antwort zeigt, ob Reproduzierbarkeit gelebt oder behauptet wird.
Was unterscheidet LLMOps von klassischem MLOps in Ihrer Praxis?
Eval statt Accuracy, Prompt-Versionierung, Token-Kosten — wer beides kennt, kann Ihre gesamte KI-Landschaft betreiben.
Wie dimensionieren Sie die Plattform für ein Drei-Personen-Data-Team?
Übergengineering-Check: Kubernetes-Kathedralen für kleine Teams sind teurer Selbstzweck.
Was kostet ein MLOps Engineer als Freelancer?
Nach unserer Marktbeobachtung liegen die Stundensätze im DACH-Raum 2026 zwischen 105 und 155 Euro, abhängig von Plattform-Breite und LLMOps-Erfahrung.
Ab wann brauchen wir MLOps?
Sobald ein Modell geschäftsrelevante Entscheidungen beeinflusst oder mehr als ein Modell betrieben wird. Für den ersten Piloten reicht Disziplin; ab Produktivbetrieb ist Monitoring und Reproduzierbarkeit Pflicht.
Was ist der Unterschied zwischen MLOps und DevOps?
MLOps erweitert DevOps um die Daten-Dimension: Neben Code werden Daten und Modelle versioniert, getestet und überwacht — denn ML-Systeme können sich verschlechtern, ohne dass sich eine Zeile Code ändert.
Gilt MLOps auch für LLM-Anwendungen?
Ja — als LLMOps: Prompt-Versionierung, Evaluierungs-Pipelines, Kosten- und Qualitäts-Monitoring. Die Werkzeuge unterscheiden sich, die Betriebsdisziplin ist dieselbe.

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