Cloud Engineer AI Workplace (w/m/d)

KfW Bankengruppe; Berlin; Hybrid; EUR 80,000 - 120,000; Full time

Job summary

Die KfW Bankengruppe sucht eine:n Cloud-/Data-Science-Engineer, der den Data-Science-Arbeitsplatz auf Basis von Azure Platform as a Service weiterentwickelt und Azure-Dienste operativ betreibt.

Sie arbeiten an CI/CD, Terraform, Netzwerksicherheit und Governance, integrieren neue Azure ML-Funktionen und unterstützen interdisziplinäre Teams. Fließendes Deutsch und gutes Englisch, analytische Fähigkeiten und eine proaktive, lösungsorientierte Arbeitsweise runden das Profil ab.

Qualifications

• Abgeschlossenes IT-Studium oder vergleichbare Qualifikation.
• Erfahrung im Betrieb und Weiterentwicklung von Cloud-Plattformen auf Microsoft Azure.
• Sehr gute Kenntnisse in Infrastructure as Code, insbesondere Terraform.
• Praktische Erfahrung mit CI/CD und Versionsverwaltung, z. B. Azure DevOps oder GitHub.
• Kenntnisse in Azure-Netzwerk-, Identitäts- und Sicherheitskonzepten, z. B. Microsoft Entra ID, Private Endpoints, Managed Identities und Key Vault.
• Idealerweise Erfahrung mit Azure Machine Learning, MLOps, Container-Technologien.
• Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise sowie Freude an der Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams.
• Fließendes Deutsch und gutes Englisch.
• Stark ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten, Zielorientierung sowie sehr gute Kommunikations-Skills.

Responsibilities

• Technische Weiterentwicklung des Data-Science-Arbeitsplatzes auf Basis von Azure Platform as a Service (Azure ML).
• Integration und Betrieb relevanter Azure-Dienste, z. B. Azure Machine Learning, Azure Storage, Azure Key Vault, Azure Container Registry, Netzwerkkomponenten und Monitoring.
• Evaluierung, Validierung und Integration neuester Funktionen von Azure ML in die Plattform, z. B. für Agentic AI, MLOps-Workflows.
• Analyse und Behebung technischer Störungen sowie kontinuierliche Optimierung von Stabilität, Kosten, Performance und Automatisierungsgrad.
• Umsetzung von Sicherheits-, Compliance- und Governance-Vorgaben in Zusammenarbeit mit den zuständigen Teams.
• Innovationsarbeit in der KfW: Digitalisierung als Treiber für Veränderung verstehen und gemeinsam mit der KfW aktiv voranbringen.

Education

Abgeschlossenes IT-Studium oder vergleichbare Qualifikation

Tools

Terraform

Azure DevOps

GitHub

Azure Machine Learning

MLOps

Container-Technologien

Azure Storage

Key Vault

Entra ID

Private Endpoints

Managed Identities

Job description

Das erwartet Sie

Die KfW nutzt Cloud-Technologien, um Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz umzusetzen. Die Vision unseres interdisziplinären Teams ist es, durch neue Technologien und innovative Methoden im Kontext von KI und Data Science den Weg der KfW zu einer digitalen Förderbank zu ebnen.

Unser IT-Team gestaltet und etabliert die skalierbare sowie regulatorisch konforme Nutzung. Azure Machine Learning dient dabei als zentraler Data-Science-Arbeitsplatz für die Entwicklung, Erprobung von KI-Lösungen innerhalb der KfW.

Die Aufgabengebiete auf einen Blick:

• Technische Weiterentwicklung des bestehenden Data-Science-Arbeitsplatz auf Basis von Azure Platform as a Service (Azure ML)

• Integration und Betrieb relevanter Azure-Dienste, beispielsweise Azure Machine Learning, Azure Storage, Azure Key Vault, Azure Container Registry, Netzwerkkomponenten und Monitoring

• Evaluierung, Validierung und Integration neuester Funktionen von Azure ML in die Plattform, beispielsweise für Agentic AI, MLOps-Workflows

• Analyse und Behebung technischer Störungen sowie kontinuierliche Optimierung von Stabilität, Kosten, Performance und Automatisierungsgrad

• Umsetzung von Sicherheits-, Compliance- und Governance-Vorgaben in Zusammenarbeit mit den zuständigen Teams

• Innovationsarbeit in der KfW: Digitalisierung als Treiber für Veränderung verstehen und gemeinsam mit der KfW aktiv voranbringen

Das bringen Sie mit

• Abgeschlossenes IT-Studium oder vergleichbare Qualifikation

• Erfahrung im Betrieb und in der Weiterentwicklung von Cloud-Plattformen auf Microsoft Azure

• Sehr gute Kenntnisse in Infrastructure as Code, insbesondere Terraform

• Praktische Erfahrung mit CI/CD und Versionsverwaltung, beispielsweise Azure DevOps oder GitHub

• Kenntnisse in Azure-Netzwerk-, Identitäts- und Sicherheitskonzepten, beispielsweise Microsoft Entra ID, Private Endpoints, Managed Identities und Key Vault

• Idealerweise Erfahrung mit Azure Machine Learning, MLOps, Container-Technologien

• Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise sowie Freude an der Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams Lust, etwas zu verändern und zu gestalten

• Fließendes Deutsch und gutes Englisch

• Stark ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten, Zielorientierung sowie sehr gute Kommunikations-Skills