Senior DevOps Engineer – GenAI Platform & Azure Cloud (100%)

Callista; Zürich; Vor Ort; CHF 140.000 - 170.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Callista sucht einen Senior DevOps Engineer zur Mitgestaltung einer modernen GenAI-Plattform. Sie beraten beim Aufbau der Plattform, integrieren Azure-Dienste und orchestrieren Kubernetes-basierte Anwendungen im interdisziplinären Team.

Sie arbeiten vor Ort in Zürich, setzen Monitoring-Lösungen wie Grafana und Azure Monitor ein und helfen bei der Implementierung von LLM-Ops, Autorisierung und Logging. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich; Erfahrung mit GenAI-Technologien wird

Qualifikationen

• Fundierte Kenntnisse mit DevOps-Toolchains (Git, Gitlab, Docker, Terraform).
• Tiefgehendes Wissen über Azure Cloud-Dienste: API Management, AKS, Functions, OpenAI, AI Search, Document Intelligence, Azure Foundry.
• Monitoring-Tools wie Prometheus, Grafana, Azure Monitor.
• Erfahrung mit GenAI-Technologien, Retrieval-Augmented Generation (RAG) u. Agentic AI.
• Konzeptionelle Architekturen, Security- und Compliance-Vorgaben beachten.
• Kenntnisse in Python und/oder Java.
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Aufgaben

• Konfiguration und Verwaltung von Azure Cloud-Ressourcen einschließlich API Management, Foundry, OpenAI, AI Search, Document Intelligence sowie Kubernetes-basierten Anwendungen.
• Automatisierung von Build-, Test- und Release-Prozessen für GenAI-Anwendungen (LLMOps).
• Mitwirkung bei technischen Konzepten und Weiterentwicklung der GenAI-Plattform.
• Implementierung von Monitoring- und Alarmierungslösungen (Grafana, Azure Dashboard).
• Support der Client-Applikation in Konzeption, Integration und Betrieb.
• Überwachung von Systemleistung, Betriebszeit und Logs.
• Neu- und Weiterentwicklung von code-basierten Umsetzungen (Autorisierungsprüfung, Logging/Monitoring, Routinglogiken, Guardrails-Validierungen) mit Java, Python, XML, C# (APIM Policies).

Kenntnisse

DevOps-Erfahrung

GenAI-Verständnis

Cloud-Konzeption

Rolle als Senior

Tools

Git

Gitlab

Docker

Terraform

Azure API Management

AKS

OpenAI

AI Search

Document Intelligence

Grafana

Prometheus

Azure Monitor

Azure EntraID

RBAC

OAuth

Python

Java

Jobbeschreibung

• vor Ort

Jobbeschreibung

Du möchtest die Entwicklung innovativer KI-Lösungen aktiv mitgestalten? Als Senior DevOps Engineer berätst du beim Aufbau einer modernen GenAI-Plattform und bringst deine technische Expertise in deren Konzeption und Umsetzung ein. In einem interdisziplinären DevOps-Team aus Data Scientists, Business Engineers und DevOps Engineers entwickelst du gemeinsam zukunftsorientierte Lösungen und treibst den Aufbau der Plattform voran.

Hauptaufgaben:

Konfiguration und Verwaltung von Azure Cloud-Ressourcen insbesondere API Management, Foundry, OpenAI, AI Search, Document Intelligence sowie Kubernetes-basierten Applikationen wie Langfuse als "Infrastructure-as-Code" mit Terraform, HelmChart und Gitlab

Automatisierung von Build-, Test- und Release-Prozessen für GenAI-Anwendungen (LLMOps), um häufige und zuverlässige Releases in Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen sicherzustellen

Mitarbeit bei der Ausarbeitung von technischen Konzepten für die Umsetzung neuer Anforderungen an die GenAI Plattform, sowie derer laufenden Weiterentwicklung und Optimierung. Dabei sind alle Komponenten (Datenbanken, LLM-Modelle und andere AI-Services, Anwendungen), Aufwände, der laufende Betrieb mit diversen Client Applikationen und insbesondere die unternehmensweiten und regulatorischen Vorgaben zu berücksichtigen und abzustimmen.

Implementierung von Mechanismen für das Monitoring und die Alarmierung (z. B. Grafana und Azure Dashboard), um die Stabilität und Effizienz der Plattform zu gewährleisten

Support der Client Applikation bei konzeptionellen Fragen, Integrationen (Onboarding) sowie bei Problemen im Betrieb

Überwachung der Systemleistung, Betriebszeit und Protokolle, um Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben

Neu- und Weiterentwicklung von code-basierten Umsetzungen für beispielweise Autorisierungsprüfung, Logging/Monitoring, Routinglogiken, Guardrails-Validierungen mit Java, Python, XML, C# (APIM Policies)

Stellenanforderungen

Anforderungen:

Fundierte Kenntnisse mit DevOps-Toolchains (z. B. Git, Gitlab, Docker, Terraform), um die Plattform Services state-of-the-art bereitzustellen und zu betreiben

Tiefgehendes Wissen über Azure Cloud-Dienste: Azure API Management, AKS, Azure Functions, OpenAI, AI Search, Document Intelligence, Azure Foundry, Storage Accounts

Kenntnisse im Bereich DevOps, einschliesslich der Nutzung von Monitoring-Tools (z. B. Prometheus, Grafana, Azure Monitor), Logging-Systemen und Alarmierung, um eine hohe Verfügbarkeit sicherzustellen

Idealerweise Projekterfahrung mit GenAI-Technologien, einschliesslich Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Agentic AI, sowie Erfahrung in der Optimierung von GenAI-Lösungen

Fähigkeit, Konzepte und Architekturlösungen zu entwickeln und gegenüber IT-Security und Domänen-Architektur zu vertreten

Fundiertes Verständnis von Authentisierung- und Autorisierungsverfahren mittels Azure EntraID, RBAC und OAuth Konzepte

Kenntnisse in der Softwareentwicklung mit Python und / oder Java

Generelle Rahmenbedingungen:

Einsatz: ab 1. Januar 2027 bis 31. März 2028

Arbeitsort: vor Ort beim Kunden in Zürich

Gute Deutsch- und Englischkenntnisse zwingend

vor Ort

• Zürich , Schweiz

Callista ist ein partnergeführtes Unternehmen mit Hauptsitz in der Schweiz, das sich auf die Bereitstellung von Experten, schlagkräftigen Teams sowie Managed-Capacity-Lösungen für Consulting-, Engineering- und Betriebsleistungen spezialisiert hat.

Wir verbinden die Nähe und Qualität eines Schweizer Partners mit der Skalierbarkeit unseres Nearshore Centers in Serbien. Dieses Modell bietet Ihnen maximale Flexibilität – wirtschaftlich, zuverlässig und zukunftssicher. Mit einem starken Netzwerk, das sich von der Schweiz über Deutschland bis in die Balkanregion erstreckt, sowie tiefgreifender technologischer und methodischer Expertise schaffen wir die perfekte Balance zwischen lokaler Nähe und internationaler Effizienz.