Aufgabengebiet Konzeption, Aufbau und Weiterentwicklung einer skalierbaren Plattform für KI-Anwendungen Bereitstellung, Betrieb und Optimierung von KI-Modellen in produktiven Umgebungen Entwicklung und Betreuung leistungsfähiger Inferenz- und Modellbereitstellungsdienste Implementierung und Weiterentwicklung von MLOps- und LLMOps-Prozessen über den gesamten Modelllebenszyklus hinweg Containerisierung, Orchestrierung und Deployment von KI-Services auf modernen Plattformen Automatisierung von Build-, Test-, Release- und Bereitstellungsprozessen mittels CI/CD, GitOps und Infrastructure-as-Code Entwicklung und Betrieb von APIs sowie Backend-Services für interne KI-Anwendungen Überwachung und Optimierung von Performance, Stabilität, Skalierbarkeit und Ressourcennutzung Aufbau und Pflege von Monitoring-, Logging- und Observability-Lösungen für Plattform- und KI-Komponenten Zusammenarbeit mit Fachbereichen und Entwicklungsteams zur Integration neuer KI-Services und Plattformfunktionen Ihr Profil Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, einer technischen Fachrichtung oder vergleichbare Qualifikation Erfahrung im Aufbau oder Betrieb von Plattform-, Infrastruktur- oder Cloud-Lösungen Gute Kenntnisse in Kubernetes, Docker und modernen Container-Technologien Erfahrung mit Microservice-Architekturen, APIs und verteilten Systemen Praxiskenntnisse im Bereich MLOps oder LLMOps, insbesondere hinsichtlich Modellbereitstellung, Monitoring und Lifecycle-Management Erfahrung mit DevOps-Methoden wie CI/CD, GitOps und Infrastructure-as-Code von Vorteil Kenntnisse im Umgang mit GPU-basierten Workloads oder High-Performance-Computing wünschenswert Strukturierte, analytische und eigenverantwortliche Arbeitsweise Kommunikationsstärke sowie Freude an der Zusammenarbeit mit technischen und fachlichen Ansprechpartnern Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift (jeweils verhandlungssicher) #J-18808-Ljbffr
