IT - DevOps Engineer u.a. Cloud, CI/CD, KI, GenAI, Openshift, AWS, Incident, etc. (w/m/d)

Randstad Deutschland; Berlin; On-site; EUR 70,000 - 110,000; Full time

Job summary

Randstad Deutschland sucht für ein Kundenprojekt eine erfahrene DevOps-/Cloud-Engineering-Fachkraft zur Betrieb und Weiterentwicklung KI-gestützter Plattformen im produktiven Umfeld. Sie sind verantwortlich für Aufbau, Konfiguration und Betrieb von CI/CD-Pipelines sowie automatisierten Deployment-Prozessen in einer Cloud-nativen Infrastruktur.

Sie arbeiten mit Kubernetes- und OpenShift-Umgebungen, implementieren MCP-Server-Lösungen und integrieren GenAI-Services.

Qualifications

• Mehrjährige Erfahrung im Betrieb produktiver Plattform- und Cloud-Umgebungen (≥5 Jahre).
• Erfahrung im Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines und automatisierten Deployment-Prozessen (≥3 Jahre).
• Erfahrung im Betrieb von KI-/GenAI-/agentischen Anwendungen (≥1 Jahr).
• Know-how im Operations-Umfeld von Cloud‑ und Container-Plattformen (OpenShift→AWS) in den letzten 4 Jahren.
• Erfahrung im Incident Management, Problem Management und Runbooks im produktiven Systembetrieb.

Responsibilities

• Betrieb produktiver Plattform- und Cloud-Umgebungen mit Betriebsverantwortung.
• Aufbau, Konfiguration und Betrieb von CI/CD-Pipelines sowie Deployment-Prozesse.
• Betrieb und Optimierung containerisierter Laufzeitumgebungen (Kubernetes).
• Implementierung, Integration und Betrieb von MCP-Servern und MCP-basierten Anbindungen.
• Sicherstellung von Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Stabilität und Performance.
• Integration und Operationalisierung von GenAI-Services und Agentic-Engineering-Werkzeugen.
• Erstellung technischer Dokumentationen und Architekturartefakte.

Skills

DevOps-Engineering

Cloud-Engineering

CI/CD-Pipelines

Kubernetes

OpenShift

GenAI/AI-Services

Security & IAM

Incident Management

Automation

Tools

Kubernetes

OpenShift

AWS Bedrock

Azure AI Services

MCP-Server

Terraform

CI/CD Tools

Job description

Für dieses Projekt werden ausschließlich Bewerbungen von angestellten Mitarbeiter*innen (von Systemhäusern, IT - Dienstleistern, etc. ) akzeptiert. Freiberufler*innen können beim Kunden leider nicht vorgestellt werden. Bitte sehen Sie als Freiberufler*innen von Bewerbungen ab.

• Betrieb und Weiterentwicklung eines KI-basierten Chat- und Assistenzsystems einschließlich GenAI- und Agenten-Komponenten im produktiven Umfeld.
• Aufbau, Konfiguration und Betrieb von CI/CD-Pipelines, Deployment-Prozessen sowie automatisierten Betriebsabläufen für KI- und Cloud-Anwendungen.
• Betrieb, Absicherung und Optimierung containerisierter Laufzeitumgebungen auf Basis von Kubernetes und vergleichbaren Cloud-nativen Plattformen.
• Implementierung, Integration und Betrieb von MCP-Servern sowie MCP-basierten Anbindungen für Agenten- und Tool-Integrationen.
• Durchführung von Maßnahmen zur Sicherstellung von Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Stabilität und Performance produktiver Systeme.
• Durchführung der Integration und Operationalisierung von GenAI-Services und Agentic-Engineering-Werkzeugen (z. B. AWS Bedrock, Azure AI Services, AWS Kiro oder vergleichbare Plattformen) im Rahmen produktiver Betriebsprozesse.
• Erstellung technischer Dokumentationen, Betriebsdokumentationen und Architekturartefakte für die entwickelten und betriebenen Lösungen.

Muss-Anforderungen

• Betrieb produktiver Plattform- und Cloud-Umgebungen: Mehrjährige Erfahrung im DevOps-, Platform- oder Cloud-Engineering mit Betriebsverantwortung für produktive Systeme - Erfahrungslevel in Jahren - ab 5 Jahre
• Erfahrung im Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines sowie automatisierten Deployment-Prozessen - Erfahrungslevel in Jahren - ab 3 Jahre
• Erfahrung im Betrieb und der Weiterentwicklung von KI-, GenAI- oder agentischen Anwendungen - Erfahrungslevel in Jahren - ab 1 Jahr
• Erfahrung im Operations-Umfeld von Cloud- und Container-Plattformen für den Übergang von OpenShift zu AWS in den letzten 4 Jahren - Erfahrungslevel in Jahren - ab 3 Jahre
• IT-Betrieb und Service Management produktiver Systeme: Erfahrung im Incident Management, Problem Management und produktiven Systembetrieb - Erfahrungslevel in Jahren - ab 3 Jahre

Soll-Anforderungen

• Erfahrung im Agentic Engineering, insbesondere Agent-Orchestrierung, Tool-Nutzung, Multi-Agent-Architekturen und Agent-Lifecycle-Management - Anzahl Referenzen - 2
• Erfahrung im Aufbau produktionsreifer Betriebsmodelle, Runbooks, Supportstrukturen, Bereitschafts- und Eskalationsprozesse - Anzahl Referenzen - 2
• Erfahrung in Skalierung, Hochverfügbarkeit, Resilienz und Performanceoptimierung produktiver cloud-nativer Plattformen - Anzahl Referenzen - 2
• Erfahrung in der Einführung neuer Technologien, Engineering-Werkzeuge oder Betriebsprozesse im KI-/GenAI-/Agentic-Umfeld - Anzahl Referenzen - 1
• Erfahrung in der Erstellung technischer Betriebs-, Architektur- und Entscheidungsdokumentationen für produktive Plattformen und KI-Systeme - Anzahl Referenzen - 1
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Architektur-, Plattform-, Security-, Entwicklungs- und Betriebsteams in komplexen Organisationen - Anzahl Referenzen - 2
• Erfahrung mit GenAI-Plattformen und KI-Foundation-Services (z. B. AWS Bedrock, Azure AI Services oder vergleichbare Plattformen) - Anzahl Referenzen - 1
• Erfahrung mit IAM-, Security- und Secret-Management-Konzepten in komplexen Cloud-Umgebungen über die Mindestanforderungen hinaus - Anzahl Referenzen - 2
• Erfahrung mit MCP-basierten Integrationsszenarien, insbesondere produktive MCP-Server, Tool-Gateways, Registries oder Tool-Integrationen - Anzahl Referenzen - 2
• Security und Compliance für KI-Lösungen: Erfahrung in der Umsetzung von Governance-, Security- und Compliance-Anforderungen für KI-Lösungen (Guardrails, Auditierbarkeit, Policy Enforcement, Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen) - Anzahl Referenzen - 1