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AI Platform Engineer MLOps & LLMOps (w/m/d)
Über den Bereich
Für den Bereich 'Digital Office“ suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen 'AI Platform Engineer MLOps & LLMOps (w/m/d)“ am Standort Ulm (bevorzugt), Taufkirchen, Immenstaad, Oberkochen oder Fürstenfeldbruck
Wir bauen und betreiben eine Enterprise AI Plattform, auf der Large Language Models (LLMs) und weitere Machine-Learning- und AI-Services produktiv im Unternehmen eingesetzt werden. Die zugrunde liegende Infrastruktur basiert auf Kubernetes und OpenShift sowie GPU-basierten Systemen und stellt Entwicklungs-, Trainings- und Inference-Umgebungen für interne Teams bereit.
Als 'AI Platform Engineer MLOps und LLMOps (w/m/d)“ gestalten Sie den stabilen und skalierbaren Betrieb dieser Plattform und entwickeln sie kontinuierlich weiter. Dabei arbeiten Sie an der Schnittstelle von Platform Engineering, DevOps, MLOps und LLMOps und überführen Anforderungen aus AI-Entwicklung und Data Science in zuverlässige Plattformservices.
Ihre Aufgaben
- Betrieb und Weiterentwicklung der AI- und Machine-Learning-Plattform auf Kubernetes und OpenShift
- Administration, Bereitstellung und Troubleshooting von Entwicklungsumgebungen, Modellen, Pipelines sowie Trainings- und Inference-Workloads
- Betrieb und Optimierung von GPU-basierten Workloads sowie von Model-Serving- und Inference-Services für Large Language Models
- Weiterentwicklung und Automatisierung von MLOps- und LLMOps-Prozessen, unter anderem für Modell-Lifecycle, Deployments, Evaluierung und Monitoring
- Automatisierung von Infrastruktur- und Deployment-Prozessen mit Infrastructure-as-Code, Continuous Integration und Continuous Delivery (CI/CD) sowie Aufbau von Monitoring und Observability
- Unterstützung von AI-Entwicklungs- und Data-Science-Teams bei der Nutzung und Weiterentwicklung der Plattform sowie Analyse und Behebung technischer Störungen
Ihr Profil
- Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder eine vergleichbare Qualifikation
- Mehrjährige praktische Erfahrung im Platform Engineering, DevOps oder Betrieb von Kubernetes- bzw. OpenShift-Umgebungen
- Gute Kenntnisse in Container-Technologien, Automatisierung und Infrastructure-as-Code sowie Erfahrung mit CI/CD- und Betriebsprozessen
- Grundlegendes Verständnis von GPU-basierten Workloads sowie Erfahrung mit AI-, Machine-Learning- oder MLOps-Plattformen von Vorteil
- Erfahrung mit MLOps oder LLMOps, insbesondere im Betrieb von Modellen, Model Serving, Pipelines, Evaluierung oder Monitoring, von Vorteil
- Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise sowie gute Deutsch- und Englischkenntnisse und Bereitschaft zur Durchführung einer Sicherheitsüberprüfung
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