Secure On-Prem AI Platform Engineer — Flexible Hours

Deutsche Telekom; Granada; Presencial; EUR 60.000 - 90.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Krankenversicherung

Essensgutscheine

Kinderbetreuung

Transport

Telemedizin

Lebens- und Unfallversicherung

Urlaub: 26+ Arbeitstage pro Jahr

Zugang zu Fachdiensten

Descripción de la vacante

T-Systems sucht einen erfahrenen Platform Engineer / MLOps Specialist, der Kubernetes, Linux und KI-Infrastruktur beherrscht und souveräne, air-gapped Deployments betreibt. Sie arbeiten an Open-Source-LLM-Stacks, Gateways, Vektordatenbanken, Infrastructure as Code und GitOps, koordinieren Hardware- und Networking-Features und sichern Auditierbarkeit in Hochsicherheitsumgebungen.

Sie profitieren von flexiblen Arbeitszeiten und umfassenden Sozialleistungen sowie einer dynamischen, internationalen

Formación

• Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Platform Engineering, DevOps, SRE oder MLOps.
• Ausgeprägte Expertise in Kubernetes und Linux.
• Nachgewiesene Erfahrung mit KI-Infrastruktur und Model Serving.
• Erfahrung mit privaten oder On-Prem-Deployments sowie Produktionsbetrieb für LLM-basierte Workloads.
• Starke Hands-on-Kenntnisse in Python.
• Versiertheit in Automatisierungstools wie Terraform, Ansible und Helm.
• Erfahrung mit GitOps-Workflows.
• Tiefes Verständnis von Networking, Storage, Zugriffskontrolle und Monitoring.
• Erfahrung mit operational Hardening in Hochsicherheitsumgebungen.
• Fähigkeit, in souveränitätsgetriebenen Umgebungen zu arbeiten, die Auditierbarkeit, Isolation und kontrollierte Datenverarbeitung erfordern.
• Kenntnisse von Inference- und Local-Serving-Stacks wie vLLM, Ollama, llama.cpp oder OpenAI-kompatiblen, selbstgehosteten Endpunkten.
• Erfahrung mit Open-Source- oder Open-Weight-Modellen für souveräne Deployments.
• Erfahrung mit Vector Stores wie Qdrant oder ähnlichen Tools.
• Erfahrung mit internen Interfaces wie Open WebUI oder vergleichbaren Tools.
• Kenntnisse von Integrationsoptionen für Entwickler, wie VS Code-kompatible Extensions oder lokale Modell-Connectoren im Stil von Continue.
• Hardware-Know-how bezüglich GPU-gestützter Nodes, CPU-only Fallback-Optionen, Storage-Performance und Netzwerkisolation.

Responsabilidades

• Entwurf und Betrieb von Kubernetes-Umgebungen, die für AI-Inferenz, Retrieval, Experimentierung und Agenten-Ausführung in sicheren Settings optimiert sind.
• Deployment und Betrieb von Open-Source- oder Open-Weight-Modell-Stacks, Modell-Gateways, Vektordatenbanken und unterstützenden Plattformkomponenten.
• Aufbau einer reproduzierbaren Plattformautomatisierung mittels Infrastructure as Code und GitOps-Ansätzen.
• Verwaltung von lokalen Registries, Package-Mirrors, Secrets, Zugriffskontrollen, Storage, Networking und Observability in Umgebungen mit begrenzter oder keiner Public-Cloud-Abhängigkeit.
• Optimierung der GPU-, Compute- und Storage-Nutzung für zuverlässige AI-Workloads unter Sicherheits- und Datensouveränitätsanforderungen.

Conocimientos

Kubernetes

Linux

Python

KI-Infrastruktur

Open-Source-Stacks

Open-Weight-Modelle

On-Prem Deployments

GitOps

Terraform

Ansible

Helm

Networking

Storage

Observability

GPU-Umgebungen

vLLM/Ollama

Vector Stores (Qdrant)

Herramientas

Terraform

Ansible

Helm

Kubernetes Tools

Descripción del empleo

T-Systems sucht einen erfahrenen Platform Engineer / MLOps Specialist, der Kubernetes, Linux und KI-Infrastruktur beherrscht und souveräne, air-gapped Deployments betreibt. Sie arbeiten an Open-Source-LLM-Stacks, Gateways, Vektordatenbanken, Infrastructure as Code und GitOps, koordinieren Hardware- und Networking-Features und sichern Auditierbarkeit in Hochsicherheitsumgebungen.

Sie profitieren von flexiblen Arbeitszeiten und umfassenden Sozialleistungen sowie einer dynamischen, internationalen