次の仕事の機会を見つけましょう

職種、スキル、勤務地で求人を検索できます。応募書類を準備する前に募集要件を確認しましょう。

魅力的な職種名を見つけることは、仕事探しの出発点です。業務内容、応募条件、働き方を自分の経験と照らし合わせましょう。このガイドでは、候補の絞り込み、応募書類の準備、提出先の確認を順番に進めるためのポイントを紹介します。

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

条件をクリア

検索結果: 10,818

← 検索結果に戻る

Principal MLOps Engineer

CENTRIC SOFTWARE INC

リモート勤務

勤務地
Remote (Germany)
勤務時間
Full Time
掲載日
2026年10月10日

応募する前に、企業のウェブサイトで現在も募集中かどうかと詳しい条件を確認してください。

仕事内容

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

About Centric Software: Centric Software® is a global leader, providing an innovative and AI-enabled product-concept-to-commercialization platform for retailers, brands and manufacturers of all sizes. We equip retail, fashion, luxury, footwear, outdoor, home and consumer goods brands with pioneering best-of-breed solutions to plan, design, develop, source, comply, buy, make, price, allocate, sell and replenish products. Our technology powers brands to streamline processes, drive efficiency and operate with confidence in an ever-changing market. Our story is one of rapid growth, bold ideas and extraordinary opportunities. We’re here to challenge the status quo—and we’re looking for brilliant people who want to do the same. No matter where you are in the world, this is your chance to be part of something exceptional. Senior ML Ops Engineer Experience 5+ years of experience in software engineering, machine learning engineering, or a related field, including at least 2 years of building and operating production ML or other data-intensive systems. Demonstrated ownership of cloud infrastructure and deployment pipelines, including Infrastructure as Code, AWS or Azure, CI/CD, and containerized applications. Strong Python programming skills and hands-on experience with modern data and ML platforms such as Databricks, Apache Spark, Delta Lake, and MLflow. A production-first engineering mindset, with experience in testing, observability, debugging, performance optimization, reliability engineering, and delivering enterprise ML systems that meet operational SLAs. Strong system design and communication skills, with the ability to define clean interfaces, evaluate architectural trade-offs, and make sound technical decisions in ambiguous environments. Experience working in international, cross-functional organizations, supporting the full product lifecycle from pre-sales demonstrations through production deployment for global enterprise customers. What You Will Work On Design, build, and operate production-grade ML platforms and infrastructure across AWS and Azure in a globally distributed environment. Bridge the gap between research prototypes and production systems by improving software quality, deployment workflows, automation, and operational processes. Contribute to the technical architecture by identifying production risks, proposing pragmatic alternatives, and improving system reliability and scalability. Improve engineering transparency through architectural decision records, dependency mapping, operational documentation, and post-incident reviews. Mentor engineers across the team, promote engineering best practices, and help cultivate a culture of technical excellence and continuous improvement. Nice to Have Experience with ML Ops platforms, model lifecycle management, feature stores, model monitoring, or AI evaluation infrastructure. Experience deploying and operating LLM-based or agentic AI systems in production. Familiarity with engineering maturity frameworks or organizational models such as CMMI, Cynefin, or similar approaches. Experience working through periods of significant organizational or technical change, including mergers, platform migrations, or large-scale reorganizations. What This Role Is Not This is not a narrowly scoped implementation or ticket-driven engineering role. We are looking for an engineer who can work across software, infrastructure, ML systems, and engineering processes, helping shape technical direction while remaining hands-on. Success in this role requires sound technical judgment, ownership, and the ability to balance immediate delivery with long-term maintainability. Centric Software provides equal employment opportunities to all qualified applicants without regard to race, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, color, age, religion, protected veteran or disability status or genetic information. Originally posted on Himalayas

検索して比較し、応募を準備しましょう

次の仕事で活かしたい職種やスキルから検索を始めましょう。勤務地と職種の条件を調整し、求人を開いて担当業務を比較してください。結果がない場合は、短い検索語を試すか、条件を一つずつ外してみましょう。

必須条件と歓迎条件を分けて確認し、勤務時間、報酬、勤務地が掲載されている場合は目を通しましょう。リモート勤務でも、居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されることがあります。現在の募集状況と詳しい条件は企業に確認してください。

募集要件に関連する実際の経験を選び、自分の役割と貢献を説明しましょう。数値は根拠がある場合にのみ使ってください。企業の応募方法に従い、送信前に連絡先、内容、PDFの表示を確認しましょう。

応募前の確認リスト

仕事探しに関するよくある質問

英語の求人が表示されるのはなぜですか?

職種名や説明文は企業が作成したものです。条件や要件を変えないように原文を掲載しています。操作画面とこのガイドは日本語です。日本語の検索で見つからない場合は、「software engineer」のように、掲載言語の職種名やスキル名でも検索してみてください。検索語が自動翻訳されるわけではありません。

リモート求人なら、どの国からでも働けますか?

必ずしもそうではありません。居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されている場合があります。元の求人ページで条件を確認してください。記載がない場合は、自分の居住地から応募できると判断する前に企業へ確認しましょう。リモートという表示だけでは、勤務地の制限がないことは分かりません。

検索結果が出ない場合はどうすればよいですか?

より一般的な職種名や一つのスキルで検索し、条件を一つずつ外してみてください。同じような仕事でも企業によって呼び方が異なります。特定の求人が見つからなくなった場合は、企業の採用ページで求人番号を探しましょう。検索条件を広げても、終了した募集が再開するわけではありません。

ResumizeAIから応募が送信されますか?

応募ボタンは外部サイトを開きます。企業または採用サービスの案内に従い、そのサイトで送信を完了してください。ResumizeAIで応募書類を作成しただけでは応募は送信されません。リンク先が企業のトップページの場合は、該当する募集を探してから手続きを進めましょう。

応募書類とカバーレターはどう調整すればよいですか?

募集要件と、自分が説明できるプロジェクト、業務、成果を結び付けます。経験していない技術や実績を加えず、関連する経験を分かりやすく示してください。カバーレターでは応募理由を具体例とともに伝えます。指定された言語とファイル形式に従い、送信前に両方の書類を確認しましょう。