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Universität Münster sucht eine/n AI Platform Engineer als Wissenschaftliche_r Mitarbeiter_in (E 13 TV-L). Die Stelle ist befristet bis 31.08.2029 und umfasst 39 Stunden 50 Minuten/Woche.
Sie arbeiten im COSAI-Projekt an einer souveränen KI-Infrastruktur mit Open-Source-Diensten. Sie konzipieren und betreiben GPU-fähige Kubernetes-Umgebungen, skalieren Modelle, integrieren Open-Source-Inferenz-Stacks und entwickeln Deployments sowie CI/GitOps-Workflows für standortübergreifende Architektur und
Wissen schaffen. Sinnvolles tun. Zukunft mitgestalten. Dafür steht die Universität Münster - eine der forschungsstärksten Hochschulen Deutschlands und eine der größten Arbeitgeberinnen der Region. Über 7.000 Beschäftigte engagieren sich täglich für internationale Spitzenforschung und exzellente Lehre. Was uns verbindet, ist mehr als ein Arbeitsplatz: Es ist der Anspruch, gemeinsam etwas zu bewirken - regional und international. Vielfalt, Offenheit und Freiraum für eigene Ideen prägen unseren Alltag. Werden Sie Teil unseres Teams in Wissenschaft, Technik, Handwerk oder Verwaltung.
zu besetzen. Angeboten wird eine bis zum 31.08.2029 befristete Vollzeitstelle. Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt zurzeit 39 Stunden und 50 Minuten.
Die Stelle ist angesiedelt im länderübergreifenden Projekt COSAI – Collaboration on Sovereign and efficient AI-Infrastructure. COSAI wird gemeinsam von Hochschulen und Forschungseinrichtungen aus Nordrhein-Westfalen (RWTH Aachen University, Universität zu Köln, Universität Münster), Baden Württemberg (KIT, Universität Tübingen) und Bayern (LRZ, FAU Erlangen-Nürnberg) durchgeführt.
Ziel des Projekts ist der Aufbau einer länderübergreifend nutzbaren, souveränen KI-Infrastruktur, mit der Large Language Models (LLMs) und weitere KI-Modelle und -Dienste (z. B. für Audio, Bild, Zeitrei hen) für Forschung, Lehre und Verwaltung sicher, effizient und datenschutzkonform betrieben werden können. Vorhandene Kubernetes-Cluster, Kubernetes-as-a-Service-Instanzen (KaaS) und HPC-Systeme werden dazu über einheitliche, OpenAI-kompatible Schnittstellen zu einer föderierten, resilienten Architektur verbunden, sodass Modelle und Rechenkapazitäten standortübergreifend verfügbar sind. Ergänzt wird dies um eine Bring-Your-Own-Model-Plattform (BYOM), föderierte Authentifizierung (DFN AAI/eduGAIN, IDM.nrw) sowie eine gemeinsame Observability-Plattform.
Die Stelle ist in der Arbeitsgruppe „Cloud-Infrastruktur“ innerhalb der Abteilung 6 – Systeme am CIT zugeordnet. Dort werden die zentrale Uni Cloud (https://cloud.uni-muenster.de/) auf Basis von Open Stack und Kubernetes sowie cloudnahe Dienste betrieben. Zudem verantwortet die Gruppe das landesweite Projekt JupyterHub.nrw (https://jupyterhub.nrw/), das Forschenden in ganz Nordrhein-Westfalen eine JupyterHub-Umgebung bereitstellt. Unter Nutzung dieser und weiterer Dienste des CIT und der Universitäts- und Landesbibliothek (ULB) unterstützt die Gruppe bestmöglich diverse Sonderforschungsbereiche und NFDI-Projekte.
Darüber hinaus sind folgende Kenntnisse sind wünschenswert:
Die Universität Münster setzt sich für Chancengerechtigkeit und Vielfalt ein. Wir begrüßen alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer oder sozialer Herkunft, der Religion oder Weltanschauung, Beeinträchtigung, Alter sowie sexueller Orientierung oder Identität. Eine familiengerechte Gestaltung der Arbeitsbedingungen ist uns ein selbstverständliches Anliegen. Eine Stellenbesetzung in Teilzeit ist grundsätzlich möglich.
Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht. Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung, und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Perfektion ist selten zu finden, und das ist vollkommen in Ordnung. Sollten Sie also nicht sämtliche Kriterien zu 100 % erfüllen, aber dennoch motiviert für diese Position sind, dann heißen wir Sie herzlich willkommen!
Bei Fragen vorab wenden Sie gerne an unsere zuständige Personalreferentin:
Frau Janne Gissel
CIT
E-Mail: it.hr@uni-muenster.de
Ausschreibungskennziffer bei Rückfragen: 2606051W / 2026_08_26