- Location
- Homeoffice
- Workplace
- Remote
- Type
- Full-time
- Department
- IT Engineering & Operations
- Seniority
- Mid
- Source
- Recruitee
Description
Was du bei uns bewegen kannst
Als Cloud Engineer liegt dein Schwerpunkt auf der Implementierung moderner Data- und AI-Infrastrukturen, wobei du GPU-Cluster orchestrierst, Datenplattformen strukturierst und Pipelines für ein effizientes Modell-Training sowie den stabilen Betrieb von Inferenz-Schnittstellen automatisierst.
Datenplattformen konzipierst du, von der Storage-Architektur über Lakehouse-Formate bis zur Integration von Orchestrierung und Streaming-Komponenten.
Tools wie Airflow, Spark on Kubernetes oder Ray setzt du auf, integrierst sie miteinander und stellst sicher, dass Data- und ML-Workflows zuverlässig in Produktion laufen.
Infrastructure-as-Code und GitOps sind für dich der Standard. Bei sensiblen Datenprodukten baust du Sicherheit von Beginn an ein, von Network Policies bis zu den Anforderungen aus der Data Governance.
Monitoring, Incident-Handling und GPU-Kapazitätsplanung liegen in deiner Verantwortung.
In unseren Projekten verwenden wir häufig folgende Technologien:
AWS, Azure, Google Cloud, StackIT, Kubernetes
Terraform, ArgoCD, Helm, Cilium, Kyverno
Airflow, Spark, Kafka, Ray, Kueue
Databricks, Snowflake, dbt, Iceberg
S3, PostgreSQL, pgvector, MLflow, vLLM, KServe
Prometheus, Grafana, OpenTelemetry
Python, Go
Intern wie extern kannst du dich bei uns auf vielfältige Art einbringen: Deinen anfangs gewählten technologischen Schwerpunkt kannst du jederzeit verlagern. Als Expert:in im Bereich Engineering hast du außerdem die Möglichkeit, jüngere Kolleg:innen durch Mentoring zu unterstützen.