AI Platform Engineer (wmd)
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Job Summary
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 eineEnterprise AI Plattform auf der Large Language Models und andere AI-Services produktiv im Unternehmen eingesetzt werden können. Dafür betreiben wir eineGPU-basierteon-premiseInfrastruktur aufKubernetesüber dieunsereinternenTeamsauf skalierbareML undAI-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 vergleichbareQualifikation
Erfahrung im Aufbau oder Betrieb von Cloud- Plattform- oder Infrastruktur-Systemen
Gute Kenntnisse inKubernetesund Container-Technologien
Erfahrung mitMicroservices APIs und verteilten Systemen
Erfahrung inMLOps/LLMOps(Model-/Prompt-LifecycleServing Evaluierung Monitoring) sowie an produktiven AI-Systemen
Erfahrung mitDevOps-PraktikenwieCI/CDGitOps Infrastructure-as-Codeund Betriebs-/Release-Prozessen von Vorteil
Erfahrung mitGPU-Workloads oder High-Performance-Systemenvon 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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