Senior GenAI Platform DevOps Engineer – Azure & LLMOps

Callista; Zürich; On-site; CHF 150,000 - 230,000; Full time

Job summary

Callista sucht eine/n Senior DevOps Engineer, der/die beim Aufbau einer modernen GenAI-Plattform mitwirkt. Sie arbeiten in einem interdisziplinären Team aus Data Scientists, Business Engineers und DevOps Engineers an zukunftsorientierten Lösungen und treiben den Aufbau der Plattform voran.

Zu den Aufgaben gehören die Konfiguration von Azure-Ressourcen, Kubernetes-basierte Anwendungen, LLM-Ops, Monitoring mit Grafana und Azure Monitor sowie die Entwicklung technischer Konzepte und die

Qualifications

• Fundierte DevOps-Toolchains-Kenntnisse (Git, Gitlab, Docker, Terraform).
• Tiefgehendes Azure-Know-how: API Management, AKS, Functions, Foundry, Storage.
• Monitoring & Logging: Prometheus, Grafana, Azure Monitor.
• Erfahrung mit GenAI-Technologien (RAG, Agentic AI) bevorzugt.
• Fähigkeit, Architekturlösungen gegenüber IT-Security zu vertreten.

Responsibilities

• Konfiguration und Verwaltung von Azure Ressourcen und Kubernetes-basierten Anwendungen.
• Automatisierung von Build-, Test- und Release-Prozessen für GenAI-Anwendungen (LLMOps).
• Mitwirkung bei technischen Konzepten der GenAI-Plattform und deren Weiterentwicklung.
• Monitoring und Alarmierung mit Grafana und Azure Dashboard implementieren.
• Unterstützung der Client-Applikation bei Onboarding und Betrieb.
• Überwachung von Systemleistung, Betriebszeit und Protokollen.

Skills

DevOps Toolchains

Azure Cloud Knowledge

Monitoring & Alerts

GenAI Technologies

Python/Java Programmierung

Security Concepts

Tools

Git

Gitlab

Docker

Terraform

Kubernetes

OpenAI APIs

Azure API Management

Azure AKS

Azure Functions

Job description

Callista sucht eine/n Senior DevOps Engineer, der/die beim Aufbau einer modernen GenAI-Plattform mitwirkt. Sie arbeiten in einem interdisziplinären Team aus Data Scientists, Business Engineers und DevOps Engineers an zukunftsorientierten Lösungen und treiben den Aufbau der Plattform voran.

Zu den Aufgaben gehören die Konfiguration von Azure-Ressourcen, Kubernetes-basierte Anwendungen, LLM-Ops, Monitoring mit Grafana und Azure Monitor sowie die Entwicklung technischer Konzepte und die