AI Platform Engineer (m/w/d)

Das Unternehmen ist eine renommierte Transaktionskanzlei, die sich auf Private Equity und M&A Transaktionen spezialisiert hat, insbesondere im Technologiebereich. Mit über 60 hochqualifizierten Jurist:innen ist das Unternehmen eine der am schnellsten wachsenden Kanzleien in Deutschland. In dieser spannenden Rolle als AI Platform Engineer sind Sie verantwortlich für den Betrieb und die kontinuierliche Weiterentwicklung der Infrastruktur für die AI-Plattform, sowohl On-Premises als auch hybrid. Zu Ihren Aufgaben gehört die Verantwortung für den Container-Betrieb, insbesondere mit Docker und perspektivisch auch Kubernetes. Sie administrieren GPU-Server und -Cluster, um deren Kapazität, Performance und Stabilität sicherzustellen. Darüber hinaus optimieren Sie CI/CD-Pipelines in GitLab und entwickeln Schnittstellen zur Integration interner Systeme und Datenquellen. Die Sicherstellung eines stabilen Betriebs durch Monitoring, Logging sowie Incident- und Root-Cause-Analysen gehört ebenfalls zu Ihrem Aufgabenbereich. In enger Zusammenarbeit mit dem AI- und IT-Team setzen Sie neue Use Cases um und tragen dazu bei, die Sicherheits- und Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Das Arbeitsumfeld ist dynamisch und innovativ, und es gibt zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten innerhalb des Unternehmens.

Der ideale Kandidat bringt mehrjährige Erfahrung als DevOps, Platform oder Systems Engineer in produktionsnahen Umgebungen mit. Sehr gute Deutschkenntnisse sind erforderlich. Praktische Kenntnisse im Umgang mit Docker, einschließlich Build, Betrieb und Troubleshooting, sind ebenso wichtig wie Erfahrung mit REST APIs. Sie sollten über fundierte Kenntnisse in Python oder TypeScript/JavaScript verfügen. Ein starkes Verständnis von Linux sowie Erfahrung im Netzwerk-Troubleshooting sind unerlässlich. Der strukturierte Umgang mit Versionsverwaltung und Code-Reviews ist ebenfalls von Bedeutung. Idealerweise haben Sie erste Erfahrungen mit Kubernetes oder sind bereit, sich schnell in die entsprechenden Themen einzuarbeiten. Kenntnisse in Infrastructure as Code, Secrets-Management und Reverse Proxies sind von Vorteil. Erfahrung mit Monitoring- und Logging-Stacks sowie Grundkenntnisse in Datenbanken runden Ihr Profil ab. Interesse an GPU-Infrastruktur ist wünschenswert.