MLOps Platform Engineer - Flexible Hours + Remote

Fronius Österreich; Thalheim bei Wels; Vor Ort; EUR 85.000 - 110.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Flexibles Arbeiten

Home-Office möglich

Betriebsrestaurant

Parkplätze

Ladestationen für E-Autos

Öffiticket Kostenübernahme

Paten- & Bildungsprogramm

Kinderland/Krabbelgruppe am Standort S

Zusammenfassung

Fronius Österreich sucht Verstärkung im Bereich MLOps/Platform Engineering, um Infrastruktur hinter KI-Systemen zu bauen und zu betreiben. Arbeiten erfolgt vollständig auf Kubernetes-basierten Services.

Du betreust zentrale Cluster-Services, entwickelst MCP-Server, verbesserst den Plattformbetrieb, baust CI/CD/GitOps-Pipelines auf und arbeitest eng mit KI-Teams zusammen. Objektspeicher, Observability und GPU-gestützte Workloads gehören dazu.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium (Uni oder FH) in Data Science, Informatik oder Software Engineering.
• Fundierte Erfahrung in Software Engineering und DevOps.
• Know-how im Aufbau von MLOps-/LLMOps-Plattformen, CI/CD-Pipelines und Automatisierung.
• Erfahrung in Monitoring, Logging und Observability von Produktionssystemen, ideal mit LLM-Tools.

Aufgaben

• Cluster-Services betreuen (n8n, LiteLLM), Betrieb sicherstellen und Updates durchführen.
• MCP-Server (Model Context Protocol) entwickeln und betreiben.
• Betrieb plattformnaher Services verbessern (Ingress, cert-manager, DNS, Secrets).
• CI/CD- und GitOps-Pipelines aufbauen und pflegen.
• Zusammenarbeit mit Engineering- und KI-Teams zur Integration neuer Services.
• Observability ausbauen: Logs, Metriken, Alerts überwachen.
• GPU-gestützte Workloads unterstützen: Routing, Skalierung, GPU-Scheduling.

Kenntnisse

Kubernetes

DevOps

CI/CD

Observability

LLMOps

GPU-Infrastruktur

Langfuse

Ausbildung

Abschluss: Uni oder FH mit Schwerpunkt Data Science, Informatik oder Software Engineering

Tools

n8n

LiteLLM

cert-manager

Prometheus

Grafana

Loki

Ray

Jobbeschreibung

Fronius Österreich sucht Verstärkung im Bereich MLOps/Platform Engineering, um Infrastruktur hinter KI-Systemen zu bauen und zu betreiben. Arbeiten erfolgt vollständig auf Kubernetes-basierten Services.

Du betreust zentrale Cluster-Services, entwickelst MCP-Server, verbesserst den Plattformbetrieb, baust CI/CD/GitOps-Pipelines auf und arbeitest eng mit KI-Teams zusammen. Objektspeicher, Observability und GPU-gestützte Workloads gehören dazu.