AI-Plattformengineer

Du verantwortest Betrieb und Weiterentwicklung der hybriden AI‑Plattform (OpenShift & Azure) und stellst Stabilität, Skalierbarkeit, Hochverfügbarkeit und effiziente GPU‑Nutzung sicher.

Den reibungslosen Betrieb des AI-Operations-Stacks (z.B. MLflow, Dagster, vLLM, Triton) stellst du sicher.

Du verantwortest das Deployment und Serving von LLM- und ML‑Modellen sowohl auf der On‑Prem‑Plattform (OpenShift) als auch über Azure‑Services (z. B. Azure AI Foundry).

Betrieb und Optimierung der CI/CD‑Pipelines und Infrastructure as Code. Du definierst Deployment‑ & Konfigurationsstandards und stellst Security‑, Compliance‑ und Vulnerability‑Mgt. sicher.

Du sorgst für ein robustes Daten‑Fundament (RDBMS, Object Storage, NoSQL, Backup & Recovery) und begleitest Migrationen von und zwischen On‑Prem und Azure.

Du entwickelst die AI‑Plattform in bestehende Observability‑Stacks weiter und stellst einen stabilen Plattformbetrieb sicher (OpenTelemetry, Splunk, Dynatrace, Azure Monitor).

• Mindestens 5 Jahre AI Engineering / Dev Ops

• Master-Studium (Universität, Fachhochschule) Computer Science / Informatik

• Deutsch (verhandlungssicher)

• Englisch (sehr gute Kenntnisse)

• Mehrjährige Erfahrung im Aufbau und Betrieb von AI‑Plattformen in hybriden Umgebungen mit Fokus auf Skalierbarkeit, Automatisierung und Hochverfügbarkeit.

• Sehr gute Kenntnisse in Containerisierung, Orchestrierung, Automatisierung und Deployment‑Patterns (z.B. Kubernetes/OpenShift, AKS, Helm, CI/CD).

• Erfahrung mit GPU‑Compute und AI Inferencing (z.B. Nvidia GPU Operator, vLLM, Triton) und Azure‑Services (z.B. Azure ML, Azure OpenAI).

• Kenntnisse in MLOps und Agentic AI insbesondere Experiment‑Tracking (z. B. MLflow), Orchestrierung von ML‑Pipelines (z. B. Dagster, Azure ML) sowie Konzeption und Betrieb von AI‑Agents.

• Gute Kenntnisse in Datenbanken, Object Storage, Data Lifecycle, Backup & Recovery, Monitoring sowie Security‑, Vulnerability‑ und Identity‑Management (z.B. Azure AD).