AI Platform Engineer (w/m/d)

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. 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