Skip to content
Level

Tietoevry

DataOps/MLOps Engineer – Data, AI & Analytics | Tieto Tech Consulting (m/f/d) 

Tietoevry is hiring a DataOps/MLOps Engineer – Data, AI & Analytics | Tieto Tech Consulting (m/f/d) . Level rates it ; you can apply on Tietoevry.

Level's read on this job

  • On Level's scale, this role is Little AI ●○○○: aI is not part of the work.
  • Tools and skills the posting cites include MLflow, Databricks and MLOps.
  • Level lists 397 other open roles at Tietoevry.
  • The role was posted within the past week.

AI in this role

mlflowdatabricks
ml-ops

Vil du sørge for at data- og AI-løsninger ikke bare fungerer i en notebook, men kjører stabilt, testet og overvåket i produksjon? Da bør du lese videre. 

Vi bygger opp et nytt team innen Data, AI & Analytics i Tieto Tech Consulting, med fokus på mellomstore norske produksjonsbedrifter. Teamet leverer alt fra dataplattformer og prediktivt vedlikehold til GenAI-drevne løsninger, og vi ser nå etter en DataOps/MLOps Engineer som vil ta DevOps-prinsipper inn i data engineering og maskinlæring. Fra CI/CD og automatisert testing av datapipelines til produksjonssetting, overvåking og videreutvikling av ML-modeller. Dette er en mulighet til å være med fra starten av et team i vekst, jobbe tett med data engineers og data scientists, og forme hvordan vi bygger og drifter data- og AI-løsninger for industrikunder. 

 
Hva vi ser etter: 

  • Høyere utdanning innen IT eller tilsvarende erfaring, og minimum 4 års relevant erfaring innen data engineering, DataOps, MLOps eller DevOps med tydelig data-/ML-fokus 

  • Gode ferdigheter i Python og SQL for datapipelines og automatisering 

  • Solid erfaring med CI/CD for data- og ML-prosjekter (f.eks. dbt, Databricks Asset Bundles) i GitHub, GitLab eller Azure DevOps, samt orkestrering av pipelines (Airflow, ADF, Databricks/Lakeflow Jobs eller Fabric Data Factory) 

  • Erfaring med automatisert testing, datakvalitet og overvåking (f.eks. dbt tests, Great Expectations, datafriskhet og pipelinefeil) 

  • Praktisk erfaring med MLOps: eksperimentsporing, modellregister, utrulling, overvåking og retrening av modeller (f.eks. MLflow, Azure ML eller Databricks) 

  • Solid, praktisk erfaring med Azure eller en annen stor skyleverandør (AWS/GCP), inkludert infrastruktur som kode (Terraform eller Bicep) med god forståelse for state- og secrets-håndtering i team 

  • Erfaring med Docker; Kubernetes/AKS er en fordel 

  • Forståelse for sikkerhet, tilgangsstyring og datastyring i dataplattformer (f.eks. Unity Catalog, Purview, managed identities, Key Vault) 

  • Fordel: erfaring med LLMOps/GenAI i produksjon (modell-/agentevaluering, promptversjonering, MCP-integrasjoner) og/eller IoT-/OT-/tidsseriedata (Azure IoT Hub, Event Hubs) 

  • God kommunikasjonsevne på norsk og engelsk — vi vurderer også sterke kandidater i utvikling på norsk hvis den tekniske profilen er særlig god 

 

Hva kan du forvente å gjøre? 

  • Etablere og drifte CI/CD, testing og miljøhåndtering (dev/test/prod) for datapipelines og ML-modeller 

  • Sørge for at data- og ML-løsninger settes i produksjon på en trygg, reproduserbar og vedlikeholdbar måte, i tett samarbeid med teamets data engineers og data scientists 

  • Bygge opp overvåking og varsling for datakvalitet, datafriskhet, pipelinefeil og modellytelse 

  • Automatisere plattform og infrastruktur gjennom Infrastructure as Code 

  • Etablere MLOps- og LLMOps-praksis: modellregister, utrulling, evaluering, overvåking og retrening 

  • Utforske og eventuelt bygge agentisk AI-infrastruktur som en del av teamets egne leveranser 

  • Bidra i kundeprosjekter med fokus på plattform-, drifts- og sikkerhetsvurderinger ("Infrastructure & Data Audit") 

 

Vi tilbyr: 

  • En sjelden mulighet til å være med fra starten av et nytt, voksende team 

  • Faglig utvikling gjennom kurs, sertifiseringer og fagmiljøer 

  • Fleksibel hybrid arbeidsmodell 

  • Et inkluderende og støttende miljø, sosialt og faglig 

  • Privat helseforsikring og gode treningsmuligheter 

 

Er dette noe for deg? Ønsker vi å høre ifra deg så snart som mulig. Vi behandler alle søknader fortløpende. Har du noen spørsmål om denne rollen ta kontakt med Eirik Lyngvi (eirik.lyngvi@tieto.com). 

 

 

At Tieto, we believe in the power of diversity, equity, and inclusion. We encourage applicants of all backgrounds, genders (m/f/d), and walks of life to join our team, as we believe that this fosters an inspiring workplace and fuels innovation. Our commitment to openness, trust, and diversity is at the heart of our mission to create digital futures that benefit businesses, societies, and humanity.
Diversity, equity and inclusion | Sustainability | Tieto

Stay alert to recruitment scams:
• Tieto only communicates via @tieto.com email addresses.
• We never ask candidates to pay fees or share financial details during recruitment.
• If you receive a suspicious message claiming to be from Tieto, don't respond — verify it via our official careers site.
• For more information visit Important Advisory Regarding Recruitment Fraud | Tieto Blog

How we rate this

DataOps/MLOps Engineer – Data, AI & Analytics | Tieto Tech Consulting (m/f/d)  at Tietoevry rates 32 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Little AI (AI Level 1 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.

Classification

Little AI. AI is not part of the work.

  1. ●●●● Builds AI80 to 100
  2. ●●●○ Works on AI60 to 79
  3. ●●○○ Uses AI40 to 59
  4. ●○○○ Little AI0 to 39

Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Read the description and count the AI tools, models and workflows it names.

Prepare for this job

Built from this posting and from similar jobs on Level.

Skills and AI tools this role asks for

ML OpsMLflowDatabricks

Questions you could be asked

  1. How do you monitor a model once it's live, and how do you know it needs retraining?
  2. Walk me through how you've used MLflow in your day-to-day work.
  3. What are the limits of Databricks that you've run into, and how did you work around them?

Adapt your resume

  • List these exact terms on your resume: ML Ops, MLflow, and Databricks. An applicant tracking system matches the wording, not the idea.
  • Attach one line of real, concrete experience to at least one of them. A tool named with nothing behind it rarely survives a human read.

Want an expert to read your CV for this job?

Free. Send your CV and the role you want next. You get your review by email within 24 hours.

Get new data jobs by email

One email a week with the new data jobs, each rated for how much AI is in the work. No recruiter spam, unsubscribe in one click.

Free. One email a week. Unsubscribe in one click.

Similar roles

Data roles that involve little AI, at other companies.

What kind of AI work fits you?

Answer 12 practical questions in about three minutes. Get a simple profile, the work it points to, and live roles to explore next.

Find my next step

More jobs at Tietoevry

Related searches

Same AI level