Cloud Engineer* Data & AI

inovex GmbH; Berlin; Vor Ort; EUR 90.000 - 130.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Hardwareleasing

Sportförderung

Betriebliche Altersvorsorge

JobRad

Auto-Leasing

Deutschlandticket

Mobile Work

Freie Wahl von Hardware & Betriebssy

Teilzeit

Workation

Coaching

Weiterbildungsbudget

Meetups & Community Events

Kita-Zuschuss

Zusätzliche Kind-Krank-Fehlzeit

Pro Elternzeit

Mentoring

Großer Entscheidungsspielraum

Wertschätzende Feedback-Kultur

Offener Umgang mit Fehlern

Technologievielfalt & Ingenieurskultur

Branchenvielfalt

Agiles Arbeiten

Zusammenfassung

inovex GmbH sucht einen Cloud Engineer mit Schwerpunkt auf moderner Data- und AI-Infrastruktur. Du orchestrierst GPU-Cluster, konzipierst Datenplattformen und automatisierst Pipelines für Training sowie stabile Modell-Inferenz.

Du setzt Infrastructure-as-Code und GitOps strikt um, verbesserst Security von Anfang an, betreibst Monitoring, Incident-Handling und GPU-Kapazitätsplanung. Du arbeitest eng mit Data-Engineering, ML und Security zusammen und unterstützt Kolleginnen und Kollegen durch

Qualifikationen

• Fundierte Kubernetes-Erfahrung im produktiven Betrieb.
• Starke Kenntnisse im Umgang mit Cloud-Anbietern (AWS/Azure/Google/StackIT).
• Infrastruktur-als-Code & GitOps-Umsetzung.
• Erfahrung mit Data-Plattformen, Lakehouse-Formaten und Streaming-Komponenten.
• Verantwortung für Sicherheit, Monitoring und Capacity-Planung.

Aufgaben

• Implementiere moderne Data- und AI-Infrastrukturen.
• Orchestrierung von GPU-Clustern und Stabilisierung von Inferenz-Interfaces.
• Konzipiere Datenplattformen inkl. Storage-Architektur und Lakehouse-Schnittstellen.
• Setze IaC/GitOps durch; sorge für Security-by-Design.
• Monitore Systeme, manage Incidents und plane GPU-Kapazität.
• Mentoriere Kolleginnen und Kollegen im Engineering.

Kenntnisse

Kubernetes

Cloud-Provider

Data-Pipelines

Lakehouse

GPU-Scheduling

Security

Mentoring

Deutsch-C1

Tools

Airflow

Spark

Kafka

Ray

Kueue

Terraform

ArgoCD

Helm

Cilium

Kyverno

Databricks

Snowflake

dbt

Iceberg

S3

PostgreSQL

pgvector

MLflow

vLLM

KServe

Datadog/Prometheus

Grafana

OpenTelemetry

Python

Go

Jobbeschreibung

Was du bei uns bewegen kannst

• Als Cloud Engineer liegt dein Schwerpunkt auf der Implementierung moderner Data- und AI-Infrastrukturen, wobei du GPU-Cluster orchestrierst, Datenplattformen strukturierst und Pipelines für ein effizientes Modell-Training sowie den stabilen Betrieb von Inferenz-Schnittstellen automatisierst.

• Datenplattformen konzipierst du, von der Storage-Architektur über Lakehouse-Formate bis zur Integration von Orchestrierung und Streaming-Komponenten.

• Tools wie Airflow, Spark on Kubernetes oder Ray setzt du auf, integrierst sie miteinander und stellst sicher, dass Data- und ML-Workflows zuverlässig in Produktion laufen.

• Infrastructure-as-Code und GitOps sind für dich der Standard. Bei sensiblen Datenprodukten baust du Sicherheit von Beginn an ein, von Network Policies bis zu den Anforderungen aus der Data Governance.

• Monitoring, Incident-Handling und GPU-Kapazitätsplanung liegen in deiner Verantwortung.

In unseren Projekten verwenden wir häufig folgende Technologien:

• AWS, Azure, Google Cloud, StackIT, Kubernetes

• Terraform, ArgoCD, Helm, Cilium, Kyverno

• Airflow, Spark, Kafka, Ray, Kueue

• Databricks, Snowflake, dbt, Iceberg

• S3, PostgreSQL, pgvector, MLflow, vLLM, KServe

• Prometheus, Grafana, OpenTelemetry

• Python, Go

Intern wie extern kannst du dich bei uns auf vielfältige Art einbringen: Deinen anfangs gewählten technologischen Schwerpunkt kannst du jederzeit verlagern. Als Expert:in im Bereich Engineering hast du außerdem die Möglichkeit, jüngere Kolleg:innen durch Mentoring zu unterstützen.

Wer gut zu uns passen würde

Ob du ein Studium oder eine Ausbildung im IT-Bereich abgeschlossen hast, ist für uns nebensächlich. Für uns zählen deine fachlichen Skills und deine Persönlichkeit:

• Du hast fundierte Kubernetes-Erfahrung im produktiven Betrieb und bringst tiefgehende Kenntnisse im Umgang mit einem der großen Cloud-Provider (AWS, Azure, Google Cloud, StackIT) mit.

• Infrastructure-as-Code setzt du routiniert ein. Beim Aufbau von Datenplattformen verstehst du, wie Storage-Architekturen für unterschiedliche Workloads ausgelegt werden.

• Du bringst Erfahrung mit Workflow-Orchestrierung, Streaming, GPU-Scheduling, Model Serving und Lakehouse-Plattformen mit oder hast Lust, dich in diese Bereiche einzuarbeiten.

• Netzwerk-Härtung und Security Best Practices denkst du von Anfang an mit, nicht als nachgelagerten Schritt.

• KI-Tools gehören zu deinem Arbeitsalltag: Code-Assistenten und KI-basierte Automatisierung setzt du selbstverständlich ein, etwa beim Aufsetzen von Terraform-Modulen für Data-Pipelines oder beim Optimieren von GPU-Workload-Konfigurationen.

• Komplexe technische Zusammenhänge kannst du auch nicht-technischen Ansprechpartner:innen vermitteln. Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1) und gute Englischkenntnisse runden dein Profil ab.

Benefits

• Hardwareleasing
• Sportförderung (u.a. EGYM Wellpass)
• Betriebliche Altersvorsorge
• JobRad
• Auto-Leasing
• Deutschlandticket
• Mobile Work
• Freie Wahl von Hardware & Betriebssystem
• Teilzeit
• Workation & Auszeit
• Internes Coaching & Wissenstransfer
• Weiterbildungsbudget
• Meetups & Community Events
• Kita-Zuschuss
• Zusätzliche Kind-Krank-Fehlzeit
• Pro Elternzeit
• Mitarbeit an strategischen Themen
• Mentoring
• Großer Entscheidungsspielraum
• Wertschätzende Feedback-Kultur
• Offener Umgang mit Fehlern
• Technologievielfalt & Ingenieurskultur
• Branchenvielfalt
• Agiles Arbeiten