Dev/MLOps Engineer (m/w/d)

Unser Kunde ist eine bedeutende Informationsinfrastruktureinrichtung in Deutschland, die sich der Bereitstellung von hochwertigen Informations- und Literaturdiensten für Forschung und Wissenschaft widmet. Für die Forschungsgruppe AI for Scholarly Communication suchen wir einen Dev/MLOps Engineer, der die cloud-native Migration unterstützt und für den Aufbau sowie den Betrieb von Softwarebereitstellungs- und Observability-Plattformen verantwortlich ist. In dieser Rolle werden Sie eng mit einem dynamischen Team zusammenarbeiten, um skalierbare und zuverlässige Deployment-Umgebungen zu gewährleisten. Zu Ihren täglichen Aufgaben gehören die Virtualisierung, Containerisierung und Orchestrierung von Anwendungen sowie die Automatisierung von Deployment-Prozessen. Sie werden leistungsfähige Rechenumgebungen aufbauen, um universell einsetzbare KI-Assistenten zu betreiben und die Implementierung von Monitoring- und Alerting-Frameworks vorantreiben. Es erwartet Sie ein offenes und kreatives Arbeitsklima, in dem Sie Ihre Fähigkeiten in einem innovativen Umfeld weiterentwickeln können. Darüber hinaus bietet der Arbeitgeber zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterbildung und persönliche Entwicklung.

Der ideale Kandidat verfügt über ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in Informatik, Software Engineering, Künstlicher Intelligenz, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet. Sehr gute Kenntnisse in Linux und Systemadministration sind unerlässlich. Erfahrung mit cloud-nativen Technologien wie Docker und Kubernetes sowie mit Infrastructure as Code (IaC) und Automatisierungstools wie Terraform oder Ansible sind ebenfalls erforderlich. Sie sollten mit Monitoring- und Alerting-Systemen wie OpenTelemetry oder Grafana vertraut sein und praktische Erfahrung im Aufbau und in der Automatisierung von CI/CD-Pipelines mitbringen. Gute Programmierkenntnisse in Python und/oder Go sind wünschenswert, ebenso wie sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift. Persönliche Eigenschaften wie Teamfähigkeit, analytisches Denken und Kommunikationsstärke sind für diese Position von großer Bedeutung. Idealerweise haben Sie auch Erfahrung im Management ressourcenintensiver KI-Workloads und Kenntnisse im EOSC-Ökosystem.