Das Unternehmen unterstützt seit 25 Jahren mit rund 500 IT-Expert:innen Firmen bei der Digitalisierung und Agilisierung ihres Kerngeschäfts an mehreren Standorten in Deutschland. Im Team IT Engineering & Operations liegt der Fokus auf der Gestaltung und Implementierung moderner IT-Infrastrukturen. Als Cloud Engineer sind Sie verantwortlich für die Implementierung fortschrittlicher Data- und AI-Infrastrukturen. Ihre Aufgaben umfassen das Orchestrieren von GPU-Clustern, das Strukturieren von Datenplattformen sowie das Automatisieren von Pipelines für effizientes Modell-Training und den stabilen Betrieb von Inferenz-Schnittstellen. Sie konzipieren Datenplattformen, die von der Storage-Architektur bis zur Integration von Orchestrierung und Streaming-Komponenten reichen. Der Einsatz von Tools wie Airflow, Spark on Kubernetes oder Ray gehört zu Ihrem Alltag, wobei Sie sicherstellen, dass Data- und ML-Workflows zuverlässig in der Produktion laufen. Zudem sind Sie für die Implementierung von Infrastructure-as-Code und GitOps verantwortlich. Bei sensiblen Datenprodukten berücksichtigen Sie Sicherheitsaspekte von Anfang an, einschließlich Network Policies und Anforderungen aus der Data Governance. Monitoring, Incident-Handling und die Planung von GPU-Kapazitäten fallen ebenfalls in Ihren Verantwortungsbereich. Das Team fördert eine offene und vielfältige Unternehmenskultur, in der Sie die Möglichkeit haben, Ihren technologischen Schwerpunkt jederzeit zu verlagern und jüngere Kolleg:innen durch Mentoring zu unterstützen.
Cloud Engineer für Data & AI
Beschreibung
Anforderungen
Für diese Position sind fundierte Kenntnisse in Kubernetes im produktiven Betrieb erforderlich, ebenso wie tiefgehende Erfahrungen im Umgang mit einem der großen Cloud-Provider wie AWS, Azure oder Google Cloud. Sie sollten mit Infrastructure-as-Code vertraut sein und wissen, wie man Datenplattformen für unterschiedliche Workloads konzipiert. Erfahrung in Workflow-Orchestrierung, Streaming, GPU-Scheduling, Model Serving und Lakehouse-Plattformen ist von Vorteil, ebenso wie die Bereitschaft, sich in diese Bereiche einzuarbeiten. Sicherheitsaspekte wie Netzwerk-Härtung und Security Best Practices sollten Sie von Beginn an berücksichtigen. Der Umgang mit KI-Tools, wie Code-Assistenten und KI-basierter Automatisierung, ist ebenfalls Teil Ihrer täglichen Arbeit. Sie sollten in der Lage sein, komplexe technische Zusammenhänge auch nicht-technischen Ansprechpartner:innen verständlich zu vermitteln. Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens C1) und gute Englischkenntnisse sind erforderlich. Eine Ausbildung oder Studium im IT-Bereich ist wünschenswert, jedoch zählen vor allem Ihre fachlichen Fähigkeiten und Ihre Persönlichkeit.