Senior AI Platform Engineer (w/m/d)

Bwi Gmbh; Berlin; Hybrid; EUR 88,000 - 113,000; Full time

Benefits offered by this job

30 Tage Jahresurlaub

Brauchtumstag

LinkedIn Learning – Kostenfreier ZUGRI

Jobrad-Leasing

Mobiles Arbeiten/Vertrauensarbeitszeit

Weiterbildung über LinkedIn Learning

Jobrad

Job summary

Die BWI GmbH sucht eine erfahrene IT-Spezialistin, die beim Aufbau und Betrieb skalierbarer Kubernetes-Cluster mit GPU-Unterstützung für eine KI-Serviceplattform mitwirkt. Sie arbeiten eng mit Data Scientists und ML/AI Engineers zusammen und gestalten Sicherheits- und Betriebsprozesse mit.

Geforderte Qualifikationen sind ein Master in Informatik oder vergleichbar, 5+ Jahre Kubernetes-Erfahrung, Sicherheits- und Netzwerkkonzepte, sowie Erfahrung mit CI/CD-Pipelines (GitLab CI, Tekton, ArgoCD).

Qualifications

• Abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Mathematik oder verwandte Fachrichtung.
• Mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung im Betrieb von Container- und Virtualisierungsumgebungen mit Fokus auf Kubernetes (On-Premises/Hybrid-Cloud).
• Fundierte Kenntnisse in Netzwerk- und Sicherheitskonzepten im Kubernetes-Kontext.
• Erfahrung mit der Bereitstellung und Administration von CI/CD-Pipelines (GitLab CI, Tekton, ArgoCD).
• Verständnis von DevOps-Prinzipien und Infrastructure-as-Code; idealerweise MLOps-Kenntnisse.

Responsibilities

• Planung, Aufbau und Betrieb von skalierbaren Kubernetes-Clustern mit GPU-Unterstützung als Grundlage einer KI-Serviceplattform.
• Optimierung von Cluster-Ressourcen für KI/ML-Workloads (Scheduling, GPU-Management, Skalierung).
• Konzeption, Umsetzung und Überprüfung von Sicherheitsrichtlinien.
• Entwicklung und Umsetzung einer Update-, Patch- und Recovery-Strategie.
• Implementierung und Betrieb von Monitoring- und Observability-Lösungen (z. B. Prometheus, Grafana).
• Enge Zusammenarbeit in einem agilen, interdisziplinären Team aus Data Scientists, ML/AI Engineers und Fullstack Software Developern.
• Unterstützung und Mentoring des Entwicklerteams bei Deployment, Betrieb und effizienter Nutzung von Kubernetes.

Skills

Kubernetes

CI/CD

DevOps

IaC

Netzwerk/Sicherheit

Education

Master Informatik

Tools

GitLab CI

Tekton

ArgoCD

Job description

Sorge gemeinsam mit uns für die digitale Zukunftsfähigkeit der Bundeswehr.

Als primärer Digitalisierungspartner der Bundeswehr erbringen wir stabile, sichere und effiziente IT-Services im In- und Ausland, vom Grundbetrieb bis in den einsatznahen Bereich und tragen so zur kontinuierlichen Erhöhung der Führungs- und Einsatzfähigkeit der Bundeswehr bei. Mit über 8.000 Kolleg*innen betreiben und modernisieren wir eine der größten und komplexesten IT-Infrastrukturen in Deutschland. Wir suchen verantwortungsvolle IT-Spezialist*innen, die die Bundeswehr-IT aus Überzeugung in herausfordernden Digitalisierungsvorhaben weiterentwickeln und so einen Beitrag zur Sicherheit Deutschlands leisten wollen.

Wir im Technology Engineering Team sind als Teil vom Chief Technology Office (CTO) mitverantwortlich für die strategische Erneuerung des Leistungsportfolios der BWI. Unser Auftrag ist es eine KI-Service Plattform zu entwickeln und zu betreiben, über welche Mitarbeitende der BWI Zugriff auf modernste KI-Technologie erhalten. Hierzu verbinden wir Innovation und Forschung zur Künstlichen Intelligenz mit Best Practices aus DevSecOps und MLOps. Aktuell bauen wir ein starkes Team mit Expertise in unterschiedlichen Bereichen der KI-Entwicklung auf.

Werde auch Du Teil unseres Teams und unterstütze uns auf unserer gemeinsamen Mission!

Deine Aufgaben:

• Planung, Aufbau und Betrieb von skalierbaren Kubernetes-Clustern mit GPU-Unterstützung als Grundlage einer KI-Serviceplattform
• Optimierung von Cluster-Ressourcen für KI/ML-Workloads (Scheduling, GPU-Management, Skalierung)
• Konzeption, Umsetzung und Überprüfung von Sicherheitsrichtlinien
• Entwicklung und Umsetzung einer Update-, Patch- und Recovery-Strategie
• Implementierung und Betrieb von Monitoring- und Observability-Lösungen (z. B. Prometheus, Grafana)
• Enge Zusammenarbeit in einem agilen, interdisziplinären Team aus Data Scientists, ML/AI Engineers und Fullstack Software Developers
• Unterstützung und Mentoring des Entwicklerteams bei Fragen zu Deployment, Betrieb und effizienter Nutzung von Kubernetes

Dein Profil:

• Abgeschlossenes Studium (Master oder vergleichbar) im Bereich Informatik, Mathematik oder verwandte Fachrichtung
• Mehrjährige praktische Erfahrung (mind. 5 Jahre) im Betrieb von Container- und Virtualisierungsumgebungen mit Fokus auf Kubernetes (idealerweise für On-Premises oder Hybrid-Cloud)
• Fundierte Kenntnisse in Netzwerk- und Sicherheitskonzepten im Kontext von Kubernetes und Erfahrung mit der Umsetzung von Sicherheitsrichtlinien
• Erfahrung mit der Bereitstellung und Administration von CI/CD-Pipelines (z. B. GitLab CI, Tekton, ArgoCD)
• Gutes Verständnis von DevOps-Prinzipien und Infrastructure-as-Code
• Von Vorteil, aber keine Voraussetzung: Entwicklung und Anpassung von Kubernetes-Operatoren sowie Erfahrung mit MLOps-Technologien (Kubeflow, MLflow, vLLM, NVIDIA Triton, DeepSpeed)
• Kenntnisse in der Administration von SQL-, NoSQL- und Vektor-Datenbanken
• Verhandlungssichere Deutschkenntnisse sowie sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Wir bieten:

• Durch abwechslungsreiche und gesellschaftlich relevante Aufgaben gewährleisten wir den reibungslosen IT-Betrieb und die Digitalisierung der Bundeswehr
• Das Ziel eint uns. Dabei sind für uns ein wertschätzender Umgang miteinander sowie ein großer Teamgeist elementar
• Wir bieten 30 Tage Jahresurlaub, 1 Brauchtumstag plus Optionen auf individuelle Anpassungen
• Über unsere Benefit-App erhält man ein monatliches Guthaben und kann sich zusätzlich Steuervergünstigungen auf Tickets für den ÖPNV sichern
• Wir ermöglichen Flexibilität, um Beruf und Privatleben in Einklang zu bringen, etwa durch mobiles Arbeiten oder Vertrauensarbeitszeit
• Wir unterstützen die berufliche und persönliche Weiterbildung durch individuelle Maßnahmen sowie einen kostenfreien Zugriff auf LinkedIn Learning
• Unser Jobradangebot ermöglicht das Leasing von bis zu 2 Fahrrädern
• Die Einstiegsvergütung liegt im Regelfall zwischen 87.700 € und 113.150 € brutto p.a. Die konkrete Höhe wird basierend auf Kriterien wie z.B. Qualifikation, Verantwortungsbereich und den Anforderungen der Position festgelegt. Gerechtfertigte Abweichungen sind im Einzelfall möglich