Dein Profil

Wir suchen einen DevOps Engineer (Senior) / AI Consultant Customer Facing Engineer mit umfangreicher Erfahrung in GPU-Infrastruktur, AI/ML-Plattformen und kundenorientierter technischer Beratung. Der ideale Kandidat verfügt über fundierte Expertise in NVIDIA GPU-beschleunigten Plattformen, LLM-Training und -Deployment, Container-Orchestrierung und Infrastruktur-Automatisierung, kombiniert mit ausgezeichneten Kommunikationsfähigkeiten, um Unternehmenskunden bei der Einführung von AI-Plattformen zu begleiten.

Muss-Kriterien

Master-Abschluss in Informationstechnologie, Computer Engineering, Applied AI oder verwandtem Bereich
Fundierte Kenntnisse von NVIDIA GPU-beschleunigten Plattformen (DGX, B200, RTX Pro Servers)
Erfahrung im Betrieb und Training von selbst gehosteten LLMs, einschließlich Model Fine-Tuning und Inference-Optimierung
Praktische Erfahrung mit Slurm, Run:AI oder anderen GPU-Workload-Schedulern
Fortgeschrittene Linux-Administrationskenntnisse
Solides Verständnis von Kubernetes und containerisierten AI-Workflows
Kenntnisse in Scripting mit Python und Bash für Automatisierung, Datenmanipulation und Tooling
Erfahrung mit Infrastructure as Code (Ansible, Terraform, Helm)
Kenntnisse in Software-Defined Networking (SDN) und Hochleistungs-Netzwerkarchitekturen
Erfahrung mit Monitoring- und Visualisierungstools (Prometheus, Grafana, Alert manager)
Erfahrung in der Arbeit mit Data Engineering/Transformation/Migration-Tools und -Pipelines
Englischkenntnisse auf C1-Niveau
Ausgeprägte kundenorientierte Kommunikationsfähigkeiten, sowohl technisch als auch nicht-technisch
Erfahrung mit Requirement Engineering (Grundkenntnisse)
Erfahrung mit Software-Testing, Qualitätssicherung und Validierung (fortgeschrittenes Niveau)
Analytische Denkweise und Problemlösungsfähigkeiten
Strukturierter Ansatz beim Troubleshooting
Fähigkeit, eigenständig zu arbeiten sowie mit funktionsübergreifenden Teams zu koordinieren

Von Vorteil

Deutschkenntnisse
Verständnis von LLM-Architekturen, Embeddings und Vektordatenbanken
Vertrautheit mit RAG-Pipelines, Modellevaluierung und Prompt Engineering
Kenntnisse in Responsible AI Practices (Sicherheit, Governance, Compliance)
Erfahrung mit AI/ML-Frameworks: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, Triton Inference Server