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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