ZipRecruiter

Log In

2

Remote Deployment Manager Jobs in Wisconsin (NOW HIRING)

Qualysoft

Hybrid - ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote Projektsprache: Deutsch und Englisch Aufgaben: ... Deployment mit managed Databricks MLflow Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von ML- und ...

Eaton

IT Specialist - Security

Menomonee Falls, WI · On-site +1

$113K - $165K/yr

Firewall configuration, deployment and management (Checkpoint NGFW, Legacy Juniper SSG, Airgap ... Remote computing and Intrusion Detection / Prevention systems. Familiarity with Linux/Unix ...

TEKsystems

Desktop Engineer

Madison, WI · Remote

$25 - $29/hr

This is primarily a remote position; however, occasional travel to local office in Madison, WI or ... Patch management experience. * Imaging and deployment experience using enterprise management tools.

Resource Innovations

Senior Software Engineer

Chicago, IL · On-site +1

$126K - $166K/yr

This is remote position requiring occasional in-person office meetings for candidates residing in ... management and Serverless environments * Ability to work on deployment patterns found within ...

previous pagenext page

Showing results 21-40

All JobsDeployment JobsRemote Deployment Manager JobsRemote Deployment Manager Jobs in Wisconsin

Remote Deployment Manager information

What is a remote deployment manager?

A Remote Deployment Manager is a professional responsible for planning, coordinating, and overseeing the deployment of software, hardware, or systems across multiple remote locations. They manage deployment schedules, troubleshoot issues, and ensure seamless integration without being physically present onsite. This role often involves collaborating with cross-functional teams, providing technical guidance, and ensuring all deployments meet company standards and client requirements. Remote Deployment Managers use various tools to monitor progress and resolve problems efficiently from a remote setting.

What are the key skills and qualifications needed to thrive as a remote deployment manager?

To thrive as a Remote Deployment Manager, you need expertise in project management, IT infrastructure, and deployment methodologies, typically supported by a bachelor’s degree in computer science or related field. Familiarity with project management tools like Jira or Asana, cloud platforms, and relevant certifications (such as PMP or ITIL) is common. Exceptional communication, problem-solving, and leadership skills are crucial for coordinating distributed teams and managing client expectations. These competencies ensure smooth, on-time deployments and effective collaboration across remote environments.

What are some common challenges faced by remote deployment managers, and how can they be effectively addressed?

Remote Deployment Managers often encounter challenges related to coordinating teams across different time zones, ensuring clear communication, and managing project timelines without in-person oversight. Overcoming these hurdles requires strong organizational skills, use of collaborative project management tools, and regular virtual check-ins to keep all stakeholders aligned. Proactively addressing potential issues through thorough planning and fostering a culture of open communication also helps ensure successful remote deployments.

What is the difference between Remote Deployment Manager vs Cloud Deployment Specialist?

AspectRemote Deployment ManagerCloud Deployment Specialist
CredentialsProject management, deployment certifications, technical knowledgeCloud platform certifications (AWS, Azure, GCP), technical expertise
Work EnvironmentRemote or on-site, managing deployment projects across teamsRemote or on-site, focusing on cloud infrastructure deployment
Industry UsageIT, software, telecommunications, enterprise solutionsCloud service providers, IT, software development
Search & ComparisonOften compared for deployment roles involving project oversightCompared for technical cloud deployment tasks

The Remote Deployment Manager primarily oversees deployment projects, coordinating teams and managing timelines, often requiring project management skills and certifications. The Cloud Deployment Specialist focuses on deploying cloud infrastructure and services, emphasizing technical cloud platform expertise. While both roles involve deployment, the Remote Deployment Manager has a broader project oversight scope, whereas the Cloud Deployment Specialist is more technically specialized in cloud environments.

What are popular job titles related to Remote Deployment Manager jobs in Wisconsin?

For Remote Deployment Manager jobs in Wisconsin, the most frequently searched job titles are:

What job categories do people searching Remote Deployment Manager jobs in Wisconsin look for?

The top searched job categories for Remote Deployment Manager jobs in Wisconsin are:

What cities in Wisconsin are hiring for Remote Deployment Manager jobs?

Cities in Wisconsin with the most Remote Deployment Manager job openings:

Remote Deployment Manager jobs near you

Databricks AI / ML Engineer (m/w/d)

Qualysoft

On-site, Remote

Contractor

Re-posted 5 days ago

Job description

Fur ein langfristig angelegtes Daten- und KI-Programm wird ein Databricks AI / ML Engineer (m/w/d) gesucht.
Ziel ist die Entwicklung, Implementierung und der Betrieb skalierbarer Machine-Learning- und LLM-Losungen auf Azure Databricks von der Datenaufbereitung uber Feature Engineering bis hin zu MLOps, Deployment und Monitoring.
Der Fokus liegt auf Big-Data-Engineering, ML/LLM-Workloads, MLOps-Automatisierung sowie der nahtlosen Integration in das Microsoft-Okosystem.
520 - 560 a day
Rahmenbedingungen
Start: Marz/April 2026
Laufzeit: 3 Jahre (optional verlangerbar bis max. 5 Jahre)
Auslastung: 100 %
Arbeitsmodell: Hybrid - ca. 50 % vor Ort in Wien, ca. 50 % remote
Projektsprache: Deutsch und Englisch

Aufgaben:
Datenanalyse und Prototyping mit Python in Azure Databricks unter Einsatz gangiger ML-Frameworks
Entwicklung und Betrieb von Big-Data-Pipelines mit Apache Spark, Delta Lake und Databricks SQL
Durchfuhrung von Feature Engineering sowie Training, Versionierung und Deployment von Modellen mit Databricks MLflow
Entwicklung und Betrieb von ML- und LLM-Workloads auf Azure Databricks (inkl. Unity Catalog, Performance- und Kostenoptimierung)
End-to-End-Integration der Losungen in das Microsoft-Okosystem (z. B. API- und Schnittstellendesign, Orchestrierung mit Azure Functions und Logic Apps)
Aufbau und Weiterentwicklung von MLOps- und CI/CD-Pipelines fur automatisiertes Training, Testing, Deployment und Monitoring von ML- und LLM-Modellen sowie Agents
Durchfuhrung von Modell- und Datenmonitoring (Modellleistung, Daten-Drift, Bias) inklusive Wartungs- und Updateprozessen
Einsatz von AutoML-Tools zur Beschleunigung von Prototypen und Experimenten
Sicherstellung von Skalierbarkeit, Sicherheit und stabilen Betriebsprozessen der entwickelten Losungen

Fachliche Anforderungen:
Fundierte Kenntnisse in Datenanalyse und Prototyping mit Python in Azure Databricks
Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn
Praktische Erfahrung im Big Data Engineering mit Apache Spark, Delta Lake und Databricks SQL
Kompetenz in Feature Engineering sowie Modell-Deployment mit managed Databricks MLflow
Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von ML- und LLM-Workloads auf Azure Databricks
Erfahrung mit End-to-End-Integrationen im Microsoft-Okosystem
Erfahrung im Aufbau von MLOps- und CI/CD-Pipelines fur ML- und LLM-Modelle sowie agentische Workflows
Erfahrung im Modell- und Datenmonitoring (Leistung, Drift, Bias) inklusive passender Wartungsstrategien
Praktische Erfahrung im Einsatz von AutoML-Tools
Vorhandensein einer eigenen, vom Produktivsystem des Auftraggebers getrennten Entwicklungsumgebung, die den aktuellen Standards fur Datensicherheit und Zugriffsschutz entspricht (inkl. Nachweis der Infrastruktur)

PLUS:
Erfahrung mit Data- und KI-Governance
Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung agentischer Ansatze (Agenten, Multi-Agent-Systeme, agentische Workflows) mit Azure-Ressourcen
Erfahrung in der Umsetzung von End-to-End-Databricks-Projekten (von Datenaufbereitung und Feature Engineering uber Modelltraining und Deployment bis zu MLOps und Monitoring)
Branchenkenntnisse in der Energieindustrie
Strukturierte und analytische Arbeitsweise
Hohes Qualitatsbewusstsein und Verantwortungsbereitschaft
Sehr gute Kommunikationsfahigkeit gegenuber technischen und fachlichen Stakeholdern
Teamfahigkeit und Bereitschaft zur Wissensweitergabe

Interessiert?
Bitte senden Sie uns Ihren aktuellen Lebenslauf, Ihre Verfugbarkeit sowie Ihre Stundensatzvorstellung.
Wir freuen uns auf Ihre Ruckmeldung.
Kontaktaufnahme gerne uber Freelancermap, per E-Mail oder uber LinkedIn.
Vielen Dank fur Ihr Interesse!

We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
apply for this job

Apply