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AI Platform Engineer (w/m/d)

icon building Unternehmen : Hensoldt
icon briefcase Auftragstyp : Vollzeit

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Arbeitsbeschreibung - AI Platform Engineer (w/m/d)


 


Über den Bereich


 


Der Bereich "Digital Office" sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen "AI Platform Engineer (w/m/d)" an unserem Standort in Taufkirchen oder Ulm.



Wir bauen eine Enterprise AI Plattform, auf der Large Language Models und andere AI-Services produktiv im Unternehmen eingesetzt werden können. Dafür betreiben wir eine GPU-basierte on-premise Infrastruktur auf Kubernetes, über die unsere internen Teams auf skalierbare ML und AI-Services zugreifen können. 




Als "AI Platform Engineer (w/m/d)" arbeiten Sie an der technischen Grundlage dieser Plattform - von der Infrastruktur über Model- und LLM-Lifecycle bis hin zu stabilen AI-Services für interne Anwendungen. 
 
Sie arbeiten eng mit dem Team rund um Enterprise AI, als auch Stakeholdern von Portfolio AI zusammen, um strategische AI-Konzepte in skalierbare, produktive Plattformlösungen zu überführen. 




Der Fokus der Rolle liegt auf Platform Engineering an der Schnittstelle von DevOps, MLOps und LLMOps: Sie verbinden Build-&-Run (CI/CD, IaC, Kubernetes-Betrieb), Model-Lifecycle (Training/Pipelines, Versionierung, Promotion) und LLM-Lifecycle (Serving, Guardrails, Evaluierung, Monitoring) zu zuverlässigen, skalierbaren und sicher betreibbaren Services. 





 


 


Ihre Aufgaben 


 





  • Aufbau und Weiterentwicklung unserer AI Plattform auf Kubernetes 

  • Deployment und Betrieb von Large Language Models (LLMs) auf GPU-Servern

  • Aufbau und Betrieb performanter Model-Serving und Inference-Services

  • Etablierung von MLOps-Standards und Betrieb und Weiterentwicklung der on-prem MLOps-Plattform (u.A. ClearML, OpenShift)

  • Aufbau von LLMOps-Workflows für produktive GenAI-Services (Serving/Runtime-Konfiguration, Guardrails & Policies, Evaluierung/Regressionstests, Kosten- & Qualitäts-Monitoring)

  • Containerisierung und Deployment von AI-Services mit Docker und Kubernetes

  • Skalierung und Optimierung von GPU- und CPU-Workloads

  • Entwicklung stabiler AI-APIs und Services für interne Anwendungen

  • Aufbau von Monitoring, Logging und Observability für AI-Systeme

  • Automatisierung von Infrastruktur-, Plattform- und Model-Releases (CI/CD, GitOps, Infrastructure-as-Code) inkl. sicherer Rollouts, Rollbacks und Standardisierung von Deployments

  • Analyse und Optimierung von Performance, Skalierung und Stabilität 




 


 






Ihr Profil 


 






  • Abgeschlossenes Studium der Wirtschaftsinformatik, Informatik, Data Science oder eine vergleichbare Qualifikation




  • Erfahrung im Aufbau oder Betrieb von Cloud-, Plattform- oder Infrastruktur-Systemen 








  • Gute Kenntnisse in Kubernetes und Container-Technologien 








  • Erfahrung mit Microservices, APIs und verteilten Systemen 








  • Erfahrung in MLOps/LLMOps (Model-/Prompt-Lifecycle, Serving, Evaluierung, Monitoring) sowie an produktiven AI-Systemen 








  • Erfahrung mit DevOps-Praktiken wie CI/CD, GitOps, Infrastructure-as-Code und Betriebs-/Release-Prozessen von Vorteil 








  • Erfahrung mit GPU-Workloads oder High-Performance-Systemen von Vorteil 








  • Strukturierte, selbstständige Arbeitsweise und Freude daran, komplexe Systeme zu betreiben und zu verbessern 








  • Kommunikations- und Moderationsstärke im Austausch mit Fachbereichen und IT 








  • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse 





 


 


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