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Entwirft und verantwortet Compute-Infrastruktur für große KI- und ML-Systeme inkl. verteiltem Training, und führt Architekturentscheidungen und Teams.
Entwirft und betreibt GPU-Cluster und Deployment-Pipelines, bringt ML-Modelle in Produktion und überwacht deren Performance und Infrastrukturgesundheit.
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Wir schreiben dir, sobald eine neue geprüfte Stelle in Wien dazukommt. Höchstens eine Nachricht am Tag, und nur, wenn es tatsächlich etwas Neues gibt.
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& Verantwortlichkeiten Entwicklung und Implementierung von AI- und Agenten-Lösungen von der Idee bis zum produktiven Einsatz Konzeption mode
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OeAW - Discovering the future As a central non-university institution for science and research, the Austrian Academy of Sciences - OeAW has
Warum dieser Job gelistet ist
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VOQUZ ist ein weltweit agierender IT-Konzern mit über 300 Kolleginnen und Kollegen in 8 Ländern auf 3 Kontinenten, der Großunternehmen und den Mittelstand mit IT-Beratung und Technologie-Services bei der digitalen Transformation begleitet. Am Standort Wien und im hybriden Arbeitsmodell gestaltest du als AI DevOps Engineer die technologische Zukunft unserer Kunden mit. Du entwickelst und stellst Werkzeuge bereit, die AI-Teams dabei helfen, End-to-End-Lösungen auf verteilten Systemen effizient umzusetzen Du kümmerst dich um die Installation, Konfiguration und Wartung von Open-Source-Tools in verteilten Umgebungen Gemeinsam mit MLOps Engineers, Data Engineers / Scientists optimierst du die Infrastruktur und sorgst für einen reibungslosen Betrieb Du wählst die passenden Architekturkomponenten und Systeme aus und bringst sie in die Praxis Du erarbeitest klare Architektur- und Entwickler-Richtlinien für unsere Systeme und Tools Du setzt IAAS, GitOps- und MLOps-Projekte um und sorgst für Automatisierung, wo es Sinn macht Du konzipierst und implementierst MLOps-Architekturen mit gängigen Tools wie Airflow, Kubeflow, MLFlow, Pytorch und Apache NIFI
Du kennst dich bestens mit Linux aus (RHEL, Ubuntu) und fühlst dich dort zu Hause Container-Technologien wie Kubernetes, OpenShift, Docker oder Podman sind für dich kein Neuland Du hast Erfahrung mit ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-learn Jupyter Notebooks und andere Machine-Learning-Entwicklungsumgebungen sind dir vertraut Python ist für dich ein Muss (und das beherrschst du auch!); falls du auch mit R, Julia, Java oder C++ gearbeitet hast – umso besser Git und CI/CD-Tools (GitLab/GitLab-CI) sind für dich keine Herausforderung (must have) Repository-Management-Systeme wie Nexus oder Artifactory hast du bereits genutzt (must have) Du kennst dich mit versionierten Storage-Anbindungen aus (z. B. S3 – MinIO). Netzwerke und IT-Security? Kein Problem für dich! Du verstehst, was AI-Anwendungen brauchen – von der Architektur über die Datenhaltung bis hin zur Produktivsetzung Du analysierst gerne komplexe Probleme und findest smarte Lösungen?! Kommunikation und Teamarbeit liegen dir, aber du kannst auch selbstständig Gas geben Du bist motiviert, neue Technologien auszuprobieren und bringst eine hohe Einsatzbereitschaft mit !
bei VOQUZ Profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit zum Homeoffice inklusive einer passenden Home-Office-Ausstattung. Ein Firmenhandy und ein Firmenlaptop stehen Ihnen zur Verfügung. Nutzen Sie Gutscheine, Ermäßigungen und Mitarbeiterrabatte im Alltag.
Freuen Sie sich auf regelmäßige Teamevents und Firmenfeiern in einer lockeren Kleiderordnung. Ein barrierefreier Zugang und ein strukturiertes Mentoring erleichtern Ihnen den Einstieg. Zudem erwarten Sie 25 Urlaubstage im Jahr.
Vergütung Das Jahresbruttogehalt für diese Position liegt bei EUR 76,216–80,000 per year. Ihre ersten Monate bei VOQUZ In Ihren ersten Wochen machen Sie sich mit der Kunden-Infrastruktur am Standort Wien vertraut und arbeiten sich in bestehende KI-Projekte ein. Sie übernehmen erste Aufgaben im Betrieb und der Optimierung von Deployment-Prozessen.
Sollten Sie nicht alle Anforderungen zu hundert Prozent erfüllen, freuen wir uns dennoch auf Ihre Bewerbung.
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Zur Originalanzeige66 geprüfte Stellen bei 42 Arbeitgebern, 5 davon ortsunabhängig. 23 in der KI-Entwicklung, 23 in Integration & Automatisierung.