MLOps / Platform Engineer (m/w/d)
Technische Betreuung für zentrale Cluster-Services übernehmen – darunter n8n (Workflow-Automatisierung) und LiteLLM (LLM-Gateway/Proxy) – un
Technische Betreuung für zentrale Cluster-Services übernehmen – darunter n8n (Workflow-Automatisierung) und LiteLLM (LLM-Gateway/Proxy) – un
Spezialisierung auf Retrieval-Augmented Generation (RAG), Chatbots, agentenbasierte Systeme und Large Language Models (LLMs) Konzeption, Ent
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Technische Betreuung für zentrale Cluster-Services übernehmen – darunter n8n (Workflow-Automatisierung) und LiteLLM (LLM-Gateway/Proxy) – und deren zuverlässigen Betrieb, regelmäßige Updates sowie die korrekte Konfiguration für die darauf angewiesenen Teams sicherstellen MCP-Server (Model Context Protocol) entwickeln und betreiben, um die sichere Interaktion von KI-Agenten und -Modellen mit externen Tools und Datenquellen zu standardisieren Den Betrieb plattformnaher Services verbessern – insbesondere in den Bereichen Ingress-Controller, Zertifikatsmanagement (z. B. cert-manager), DNS und Secret Management CI/CD- und GitOps-Pipelines aufbauen und pflegen Zusammenarbeit mit Engineering- und KI-Teams, um neue Services nach definierten Standards in den Cluster zu integrieren Produktive Services überwachen, auftretende Störungen beheben und die Observability (Logs, Metriken, Alerting) der verantworteten Services gezielt ausbauen GPU-gestützte Workloads und die LLM-Serving-Infrastruktur unterstützen – vom Routing und der Skalierung von Anfragen über GPU-Scheduling bis hin zur Performance-Optimierung selbst gehosteter LLMs
Abgeschlossene Ausbildung (Uni oder FH) mit Schwerpunkt Data Science, Informatik, Software Engineering oder einer vergleichbaren Fachrichtung Fundierte Erfahrung im Software Engineering und DevOps Know-how im Aufbau von MLOps-/LLMOps-Plattformen einschließlich CI/CD-Pipelines und Automatisierung Erfahrung in der Implementierung von Monitoring, Logging und Observability für Produktionssysteme, idealerweise auch mit LLM-spezifischen Tools (z. B. Langfuse) Sicherer praktischer Umgang mit Kubernetes in Produktionsumgebungen Linux- und Netzwerkkenntnisse sowie allgemeine DevOps-Grundlagen Idealerweise bringst du zudem folgende Erfahrungen mit: Erfahrung mit Ray (oder vergleichbaren Frameworks für verteiltes Rechnen) Praxis im Umgang mit GPU-Infrastruktur Vertrautheit mit LLM-Serving oder dem Betrieb eines LLM-Gateways wie LiteLLM Grundkenntnisse in Observability-Stacks (Prometheus, Grafana, Loki o.
Ä.)
Flexible Arbeitszeiten sowie Möglichkeit zum teilweisen Home-Office Betriebsrestaurant mit abwechslungsreicher und saisonaler Küche (Essenszuschuss) Parkplätze sowie Ladestationen für e-Autos Für die Anreise vom Wohnort zum Arbeitsplatz übernehmen wir die Kosten des Öffitickets Paten- & Bildungsprogramm Kinderland und Krabbelgruppe mit Ganzjahresbetreuung am Standort Sattledt Firmenevents Sportangebot (Beachvolleyballplatz, Übernahme der Startgebühr bei div. Laufveranstaltungen, …) Unsere Löhne und Gehälter liegen über dem Kollektivvertrag (KV) der Elektro- und Elektronikindustrie. Die KV-Mindestwerte betragen zwischen € 3.888,53 und € 4.993,21 – mit Bereitschaft zur Überzahlung.
Die genaue Höhe hängt von deiner Qualifikation und Erfahrung ab. Wir gehören zu den besten Arbeitgebern Österreichs und bieten zahlreiche Benefits, ein familiäres Betriebsklima sowie spannende Entwicklungsmöglichkeiten. Möchtest du Teil eines engagierten Teams werden und mit deiner Energie Besseres bewirken?
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Gehalt: EUR 3.889 bis 4.993 brutto/Monat Wir suchen Verstärkung im Bereich MLOps/Platform Engineering für den Aufbau und Betrieb der Infrastruktur hinter unseren KI-Systemen. Zum Verantwortungsbereich gehören die Services, auf die sich unsere Teams täglich verlassen und die vollständig auf Kubernetes betrieben werden. Wenn du als Kubernetes-/DevOps Engineer lösungsorientiert arbeitest und im Zentrum der Entwicklung, Bereitstellung und Skalierung unserer KI-Produkte tätig sein möchtest, freuen wir uns auf deine Bewerbung.
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Zur Originalanzeige2 geprüfte Stellen. 1 in der KI-Infrastruktur, 1 in Integration & Automatisierung.