Cloud Engineer* Data & AI

inovex; Karlsruhe; Hybrid; EUR 70.000 - 110.000; Vollzeit

Zusammenfassung

inovex sucht Cloud Engineer mit Fokus auf moderne Data- und AI-Infrastrukturen in einer deutschen Niederlassung. Du orchestrierst GPU-Cluster, strukturierst Datenplattformen und automatisierst Pipelines für Training sowie stabile Inferenz-Schnittstellen.

Du setzt Infrastructure-as-Code und GitOps standardmäßig ein, integrierst Tools wie Airflow, Spark, Kubernetes und Ray und arbeitest an sicheren Data-Governance-Lösungen mit umfassendem Monitoring und Capacity-Planung.

Qualifikationen

• Erfahrung in Aufbau von Data-/AI-Infrastrukturen in Cloud-Umgebungen.
• Kenntnisse in Orchestrierung, Streaming und Lakehouse-Formaten.
• Sicherheitskonzepte und Data Governance von Beginn an.
• Erfahrung mit Monitoring, Incident-Handling und Kapazitätsplanung.

Aufgaben

• Implementierung moderner Data- und AI-Infrastrukturen in Cloud-Umgebungen.
• Orchestrierung von GPU-Clustern und automatisierte ML-Workflows.
• Aufbau von Stabilität, Monitoring und Incident-Handling im Produktionseinsatz.
• Sicherheits- und Governance-Prinzipien von Anfang an berücksichtigen.

Tools

Airflow

Spark

Kubernetes

Terraform

ArgoCD

Helm

Cilium

Kyverno

Kafka

Ray

dbt

Iceberg

MLflow

vLLM

KServe

Prometheus

Grafana

OpenTelemetry

Python

Go

Databricks

Snowflake

pgvector

Airflow

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.