Cloud Engineer mit Fokus auf AI Services (mwd)

Referenznummer: 17417 - Einsatzort:Stuttgart oder Berlin - Unternehmen: LBBW - Funktionsbereich:IT GBS & Software Development - Vollzeit / Teilzeit: 100

Die LBBW zählt zu den führenden Banken Deutschlands und ist ein innovatives Unternehmen im Finanzsektor. Neben traditionellen Bankdienstleistungen beschäftigen wir uns mit den Bereichen Digitalisierung Nachhaltigkeit und internationale Märkte. Wir bieten ein Umfeld das persönliche und berufliche Entwicklung fördert. Mit über 10.000 Mitarbeitenden gestalten wir die Zukunft der Finanzwelt Gemeinsam #NeuesSchaffen

Als Cloud Engineer mit dem Fokus auf AI Services treibst Du den Ausbau unserer Cloud-Plattform gezielt für KI- und GenAI-Anwendungen voran und sorgst gleichzeitig dafür dass diese Lösungen transparent messbar und stabil betrieben werden können. Du nutzt die vorhandene LBBW-Cloud-Infrastruktur um darauf leistungsfähige Services für LLMs RAG Agentic AI und MCP-Server bereitzustellen optimal in unsere IT-Landschaft zu integrieren und mit Monitoring- Logging- und Tracing-Lösungen deiner Rolle verbindest du Cloud- Plattform- und Automation-Know-how mit den speziellen Anforderungen moderner KI-Workloads: Du gestaltest Betriebs- Security- Skalierungs- Kosten- und Observability-Konzepte definierst Metriken und Dashboards und arbeitest eng mit GenAI- Architektur- und Entwicklungsteams zusammen damit KI-Lösungen in der LBBW sicher performant und nachvollziehbar betrieben werden können.

Aufgaben:

• Konzeption Implementierung und Betrieb von AI- und LLM-Plattformkomponenten (z.B. Azure OpenAI eigene LLM-Deployments Vektordatenbanken Retrieval-/RAG-Services) sowie Anbindung interner Systeme (REST-APIs Datenbanken Fachanwendungen)
• Aufbau der technischen Grundlage für LLM-Endpunkte Tool-/Function Calling Orchestrierung und MCP-Server sowie Integration in bestehende Systemlandschaften und Agentic-AI-Szenarien
• Anbindung relevanter Datenquellen (z.B. Datenbanken DWH Datalake Dokumenten-Repositories) inklusive Rollen- und Berechtigungskonzepten sowie Mitarbeit an Security- und Guardrail-Konzepten (ID- und API-Management Content Filtering Schutz vor Datenabfluss
• Umsetzung und Pflege von Infrastructure as Code (z.B. Terraform Bicep) sowie Integration der Plattform- und Observability-Komponenten in CI/CD-Pipelines (Azure DevOps GitHub Actions) auf Basis definierter Plattform-Standards Referenzarchitekturen und Landing Zones
• Aufbau und Weiterentwicklung von Observability-Konzepten für AI-Services (Latenz Fehlerraten Ressourcen Kosten Nutzungsmuster) inklusive Implementierung von Monitoring- Logging- und Tracing-Lösungen (z.B. Azure Monitor Application Insights Dashboards Alerts SLIs/SLOs) sowie Mitarbeit an Auto-Scaling- Limits- Quotas- und Cost-Alerting-Konzepten
• Mitarbeit im Incident- und Problem-Management (Ursachenanalyse Verbesserungsmaßnahmen) Erstellung von Runbooks Playbooks Best Practices und Architekturunterlagen zu Skalierung Observability Sicherheit und Kosten sowie Beratung von Projekten zur optimalen Nutzung der KI-Plattform

Anforderungen:

• Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation
• Erfahrung im Cloud- und Infrastruktur-Umfeld idealerweise mit großen produktiven Umgebungen
• Praxis mit Infrastructure as Code CI/CD und dem Betrieb von Cloud-Workloads
• Verständnis von Security Governance und Netzwerkarchitekturen in Cloud-Umgebungen
• Erfahrung mit Monitoring- Logging- und Tracing-Lösungen (z.B. Azure Monitor Application Insights)
• Strukturierte qualitätsbewusste und eigenverantwortliche Arbeitsweise
• Teamorientiert und kommunikativ sicher im Austausch mit Entwicklung Architektur Security Betrieb und Fachbereichen
• Pragmatisch und belastbar mit Freude daran eine robuste und transparente Plattform für viele Teams bereitzustellen
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Fragen zur Bewerbung beantworten wir gerne unter:

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