AI Plattform Engineer (m/w/d)

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Stellenbeschreibung

• Aufbau und kontinuierliche Weiterentwicklung einer unternehmensweiten AI-Plattform auf Basis von Kubernetes
• Deployment, Betrieb und Optimierung von Large Language Models (LLMs) auf GPU-basierten Infrastrukturen
• Entwicklung und Betrieb leistungsfähiger Model-Serving- und Inference-Services
• Etablierung, Betrieb und Weiterentwicklung von MLOps-Standards sowie einer On-Premise-MLOps-Plattform (u. a. ClearML, OpenShift)
• Konzeption und Implementierung von LLMOps-Workflows für produktive GenAI-Services (inkl. Serving-/Runtime-Konfiguration, Guardrails & Policies, Evaluierung, Regressionstests sowie Kosten- und Qualitätsmonitoring)
• Containerisierung und Deployment von AI-Services mittels Docker und Kubernetes
• Skalierung sowie Performance-Optimierung von GPU- und CPU-basierten Workloads
• Entwicklung robuster und skalierbarer AI-APIs und Services für interne Anwendungen
• Aufbau und Weiterentwicklung von Monitoring-, Logging- und Observability-Lösungen für AI-Systeme
• Automatisierung von Infrastruktur-, Plattform- und Modell-Releases mithilfe von CI/CD, GitOps und Infrastructure-as-Code (inkl. sicherer Rollouts, Rollbacks und Standardisierung von Deployments)
• Analyse sowie kontinuierliche Optimierung von Performance, Skalierbarkeit und Systemstabilität

Profil

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium (mind. Bachelor) in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einer vergleichbaren Qualifikation
• Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Erfahrung im Aufbau und/oder Betrieb von Cloud-, Plattform- oder Infrastruktur-Systemen
• Fundierte Kenntnisse in Kubernetes sowie in Container-Technologien
• Praxiserfahrung im Umgang mit Microservices, APIs und verteilten Systemen
• Erfahrung im Bereich MLOps und/oder LLMOps (z. B. Model-/Prompt-Lifecycle, Serving, Evaluierung und Monitoring) sowie mit produktiven AI-Systemen
• Kenntnisse in DevOps-Praktiken wie CI/CD, GitOps und Infrastructure-as-Code sowie im Betrieb und Release-Management von Vorteil
• Erfahrung im Umgang mit GPU-Workloads oder High-Performance-Systemen von Vorteil

Das Angebot

• Teamspirit und Diversität
• Work-Life-Balance
• Attraktive Vergütung
• Sozialleistungen
• Vielseitige Weiterbildungsmöglichkeiten
• Team- und Sportevents
• Globales Netzwerk
• Attraktives Mitarbeiterempfehlungsprogramm