AI DevOps Engineer

Aufbau, Bereitstellung und Betrieb von AI-Anwendungen, Plattformen, Services und wiederverwendbaren technischen Komponenten für das AI Center of Competence. Umsetzung von Anforderungen aus AI Strategy & Governance sowie Überführung von Sicherheits-, Compliance- und Architekturvorgaben in stabile technische Lösungen. Entwicklung und Weiterentwicklung von AI-DevOps-Standards, Automatisierungen, Deployment-Prozessen und Betriebsmodellen für AI-Lösungen. Sicherstellung eines zuverlässigen Betriebs durch Monitoring, Incident Management, Lifecycle Management und kontinuierliche Optimierung. Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Plattformteams, IT Operations, Cybersecurity, Architekturteams und Fachbereichen zur Förderung einer sicheren und skalierbaren AI-Nutzung. Technische Beratung von Projektteams und AI Champions bei der standardisierten und compliant-konformen Entwicklung und dem Betrieb von AI-Lösungen. Aufbau und Betrieb wiederverwendbarer AI-Plattformservices und Komponenten für die Nutzung durch interne Projektteams.

Stadler bietet vielseitige Möglichkeiten für eine internationale Karriere. Bei Stadler bekommst du die Chance, über dich hinaus zu wachsen, Verantwortung zu übernehmen und grossartige Leistungen im Team zu erbringen. Wir sind auf der Suche nach motivierten Talenten, die mit uns die Zukunft der Mobilität gestalten möchten. Bist du bereit, um mit uns grossartige Dinge zu erreichen?

• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Software Engineering, Informationstechnologie oder eine vergleichbare Qualifikation

• Berufserfahrung im Bereich DevOps, Platform Engineering, Softwareentwicklung oder IT Operations

• Fundierte Kenntnisse in CI/CD, Automatisierung, Monitoring, Cloud-Plattformen und sicherem IT-Betrieb

• Praxiserfahrung mit Generative-AI-Technologien wie LLMs, RAG-Architekturen, Embeddings, Vektordatenbanken und agentischen AI-Systemen

• Erfahrung in der Integration und dem Betrieb von AI-Plattformen sowie proprietären und Open-Source-Modellen in produktiven Umgebungen

• Kenntnisse im Einsatz von Cloud-Plattformen für die Bereitstellung und den Betrieb von AI-Workloads, APIs, Containern und Model Serving

• Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse in Wort und Schrift