DevOps Engineer (A)
Bosshard & Partner Unternehmensberatung AG
vor 13 Stunden
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Qualifikationen
- Tiefgehendes Verständnis von GenAI-Technologien, insbesondere Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Erfahrung im Prompt Engineering und Context Engineering.
- Sehr gute Kenntnisse in LangChain, LangFuse sowie vergleichbaren Frameworks und Technologien.
- Fundierte Erfahrung mit Cloud-Plattformen, idealerweise Microsoft Azure.
- Kenntnisse in Azure App Service, Container Apps, Azure AI Foundry und Azure AI Search.
- Erfahrung mit CI/CD-Pipelines, automatisierten Deployments und DevOps-Praktiken.
- Erfahrung in der Entwicklung und Integration von APIs für AI-Modelle.
- Kenntnisse in LLMOps, LLM-Tracing und Evaluationsverfahren.
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python.
- Erfahrung mit Bash, PowerShell oder vergleichbaren Scripting-Sprachen.
- Erfahrung mit Testautomatisierung und iterativer Validierung von GenAI-Lösungen.
- Kenntnisse in Java, Spring und Spring AI sind von Vorteil.
- Deutsch C2
Aufgaben
- Weiterentwicklung, Optimierung und Betrieb produktiver Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Lösungen.
- Technische Konzeption, Implementierung und Produktionsreife neuer GenAI-Use-Cases.
- Unterstützung beim Aufbau und der Weiterentwicklung einer GenAI-Plattform.
- Entwicklung, Implementierung und Evaluation robuster, skalierbarer GenAI-Lösungen unter Anwendung moderner AI-Technologien.
- Erstellung, Bereitstellung und Wartung von Datenpipelines und APIs für GenAI-Anwendungen und Echtzeit-Integrationen.
- Umsetzung neuer Anforderungen im Bereich RAG, AI-Patterns und Self-Service-Lösungen.
- Zusammenarbeit mit Cloud Engineers, Business Engineers, Data Scientists und weiteren Stakeholdern.
- Überführung von Prototypen in produktive Unternehmenslösungen.
- Kontinuierliches Monitoring, Tuning und Optimierung von GenAI-Lösungen hinsichtlich Stabilität, Skalierbarkeit und Performance.
- Sicherstellung einer nachhaltigen Betriebs- und Deployment-Strategie mittels DevOps-Methoden.
Kenntnisse
GenAI-Technologien
Python
Prompt Engineering
Context Engineering
LangChain
LangFuse
Azure
Azure App Service
Docker
DevOps
APIs
LLMOps
Deutschkenntnisse C2
Ausbildung
Abgeschlossenes Studium der Informatik/Software Engineering/Data Science oder Vergleichbares
Tools
LangChain
LangFuse
Azure App Service
Container Apps
Azure AI Foundry
Azure AI Search
CI/CD-Pipelines
Jobbeschreibung
- Weiterentwicklung, Optimierung und Betrieb produktiver Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Lösungen
- Technische Konzeption, Implementierung und Produktionsreife neuer GenAI-Use-Cases
- Unterstützung beim Aufbau und der Weiterentwicklung einer GenAI-Plattform
- Entwicklung, Implementierung und Evaluation robuster, skalierbarer GenAI-Lösungen unter Anwendung moderner AI-Technologien
- Erstellung, Bereitstellung und Wartung von Datenpipelines und APIs für GenAI-Anwendungen und Echtzeit-Integrationen
- Umsetzung neuer Anforderungen im Bereich RAG, AI-Patterns und Self-Service-Lösungen
- Zusammenarbeit mit Cloud Engineers, Business Engineers, Data Scientists und weiteren Stakeholdern
- Überführung von Prototypen in produktive Unternehmenslösungen
- Kontinuierliches Monitoring, Tuning und Optimierung von GenAI-Lösungen hinsichtlich Stabilität, Skalierbarkeit und Performance
- Sicherstellung einer nachhaltigen Betriebs- und Deployment-Strategie mittels DevOps-Methoden
Anforderungen
- Abgeschlossenes Studium der Informatik, Software Engineering, Data Science oder eine vergleichbare Ausbildung
- Tiefgehendes Verständnis von GenAI-Technologien, insbesondere Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Erfahrung im Prompt Engineering und Context Engineering
- Sehr gute Kenntnisse in LangChain, LangFuse sowie vergleichbaren Frameworks und Technologien
- Fundierte Erfahrung mit Cloud-Plattformen, idealerweise Microsoft Azure
- Kenntnisse in Azure App Service, Container Apps, Azure AI Foundry und Azure AI Search
- Erfahrung mit CI/CD-Pipelines, automatisierten Deployments und DevOps-Praktiken
- Erfahrung in der Entwicklung und Integration von APIs für AI-Modelle
- Kenntnisse in LLMOps, LLM-Tracing und Evaluationsverfahren
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
- Erfahrung mit Bash, PowerShell oder vergleichbaren Scripting-Sprachen
- Erfahrung mit Testautomatisierung und iterativer Validierung von GenAI-Lösungen
- Kenntnisse in Java, Spring und Spring AI sind von Vorteil
- Deutsch C2
- Ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten
- Hohe Eigenverantwortung sowie strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
- Kommunikationsstärke und teamorientierte Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Stakeholdern
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